NVIDIA提供的免费AI课程：适合所有级别，学习人工智能从入门到精通
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在过去的几个月里，生成式人工智能已经成为主流，而且它只会变得更好。那么，您如何提高技能并及时了解所有最新进展呢？
但好消息是：随着最近的所有进展，可用的高质量免费学习资源的数量也有所增加。这是 NVIDIA（NVIDIA 深度学习学院）提供的免费 AI 课程汇编，可帮助您快速了解 AI 主题并开始构建有影响力的解决方案。
因此，让我们回顾一下这些课程及其涵盖的内容！
生成式 AI 解释生成式 AI 解释是对生成式 AI 基础知识的初学者友好型介绍，可帮助您轻松上手。本课程将向您介绍以下主题：
生成式 AI 和生成式 AI 的工作原理生成式 AI 应用程序生成式人工智能的挑战和机遇在本课程结束时，您将很好地了解生成式 AI 是什么、它是如何工作的以及如何使用它。
链接：生成式 AI 解释
在 10 分钟内构建大脑大型语言模型目前非常流行，而且非常有用。但是，在深入研究 LLM 之前，有必要对神经网络的工作原理有一个基本的了解。
Building a Brain in 10 Minutes 是一本关于构建神经网络的介绍，并参考了指导神经网络架构的生物灵感。
为了充分利用本课程，您必须熟悉 Python 和回归模型中的编程。这个短期课程将帮助您学习以下内容：
神经网络如何从数据中学习神经元背后的数学原理和神经网络的工作原理链接：在10分钟内构建大脑
使用检索增强生成来增强您的 LLM每当您想要构建使用 LLM 的应用程序时，您还将使用检索增强生成 （RAG）。借助 RAG，您可以基于特定领域的数据构建 LLM 应用程序，减轻 LLM 幻觉等等。
使用检索增强生成增强 LLM 课程将教您如何构建使用信息检索和响应生成的 RAG 管道。这将有助于很好地掌握 RAG 的基础知识和 RAG 检索过程。
链接：使用检索增强生成增强 LLM
使用 LLM 构建 RAG 代理一旦你熟悉了上一门课程中 RAG 的工作原理，你就可以参加使用 LLM 构建 RAG 代理课程，通过构建端到端 LLM 系统来更详细地探索 RAG。
要在本课程中取得好成绩，具有 Python 的中级编程经验和一些 PyTorch 的编程经验会很有帮助。在本课程中，您将探索设计 LLM 管道并使用 Gradio、LangChain 和 LangServe 等工具。您还将尝试使用嵌入、模型和向量存储进行检索。
链接：使用 LLM 构建 RAG 代理
结束语我希望这份来自 NVIDIA 深度学习学院的免费 AI 课程综合列表对您有所帮助。
但是，如果您有兴趣进一步探索 LLM 和生成式 AI，这里有几篇文章您可能会发现有用：
掌握大型语言模型的 7 个步骤掌握生成式 AI 的 5 门免费课程非常快乐的学习和编码！
Bala Priya C 是来自印度的开发人员和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域工作。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和咖啡！目前，她正致力于通过编写教程、操作指南、观点文章等来学习并与开发人员社区分享她的知识。Bala 还创建了引人入胜的资源概述和编码教程。
原文标题：Free AI Courses from NVIDIA: For All Levels
原文链接：https://m.kdnuggets.com/free-ai-courses-from-nvidia-for-all-levels
作者：Bala Priya C
编译：LCR
