英伟达AI新课爆火！免费学习，干货满满

3506点击 2024-04-04 14:48

不用199，也不用9.9，英伟达黄院士免费给大伙儿送AI课了！

从数据科学到深度学习，再到生成式AI，全都有免费课程上新，且不少课入门小白也能看懂。

有网友整理po出了9节干货课程，非常火爆：

点开每节课不光有录制的课程视频，还有讲义、PPT、课后问题等学习资料。

大批网友已迫不及待地码住：

网友强烈安利这9节课

1、解释生成式AI

在这门课程中，你可以学到：

生成式AI的定义、工作原理
各种生成式AI应用
生成式AI的挑战和机遇

课前要求是需对机器学习和深度学习有基本的了解。

2、10分钟内构建大脑

这节课时长仅有10分钟，探讨了世界上第一个神经网络背后的生物学和心理学灵感。

在这门课程中，你可以学到：

神经网络如何使用数据进行学习
神经元背后的数学原理

看课前建议：了解Python 3中的基本编程概念，如函数、循环、字典和数组；了解如何计算回归线。

3、使用LLM构建RAG智能体

这节课时长8小时，课程内容包括：

探索LLM和向量数据库的可扩展部署策略
学习微服务知识，掌握如何在微服务之间协作以及如何开发属于自己的微服务
利用LangChain范式来开发对话管理和文档检索解决方案
用最先进的模型练习，明确有关产品化和框架探索的后续步骤

适合熟悉LLM及其相关组合框架（如LangChain），具有中级Python水平，最好有网络工程和开发运维背景的人群学习。

4、使用RAG增强LLM性能

学习内容包括：

RAG基础知识
RAG检索过程
英伟达AI基础和RAG模型组件

5、数据中心的AI

学习内容包括：

AI用例、机器学习、深度学习及其工作流程
GPU架构及其对AI的影响
深度学习框架和部署注意事项

点开课程后是这样婶儿的：

6、零代码更改加速数据科学工作流

在众多行业内，现代数据科学的需求是快速且高效地处理大数据量。NVIDIA RAPIDS能够为众多数据科学任务提供GPU加速，而且无需修改代码。

在这门课程中，你可以：

了解跨CPU和GPU的统一工作流在数据科学任务中的优势
学习如何在不更改代码的情况下，为各种数据处理和机器学习工作流程实现GPU加速
体验当工作流程通过GPU加速时，处理时间显著缩短的效果

看课前建议：对表格数据上的数据处理和标准数据科学工作流程有基本的理解；具有使用常见Python数据分析库的经验；使用的工具、库、框架包括：NVIDIA RAPIDS（cuDF, cuML, cuGraph）、pandas、scikit-learn和NetworkX。

7、掌握推荐系统

这节课讲的内容有关英伟达Kaggle Grandmasters构建电子商务推荐系统的策略，涵盖2阶段模型、候选模型生成、特征工程和集成方法。

适合数据科学家、机器学习工程师以及对推荐系统和数据科学竞赛感兴趣的人观看。

点开后可以观看视频讲座，并附有详细的解释和真实例子。

8、网络技术入门

学习内容包括：

了解网络及其重要性。
探索以太网基础知识及以太网网络中的数据转发。
讨论网络组件、需求、OSI模型、TCP/IP协议。

具体是这样婶儿的：

9、如何进行大规模图像分类

学习内容主要是如何进行大规模图像分类，涵盖挑战、建模技术和验证策略。

适合数据科学家、机器学习从业者以及对深度学习竞赛感兴趣的人观看。

参考链接：https://twitter.com/heyshrutimishra/status/1771206798881825005

文章来自微信公众号“量子位”，作者:量子位

关键词: AI课程 , AI知识 , 英伟达 , LLM

AITNT资源拓展

根据文章内容,系统为您匹配了更有价值的资源信息。内容由AI生成,仅供参考

AI工作流

【开源免费】n8n是一个可以自定义工作流的AI项目，它提供了200个工作节点来帮助用户实现工作流的编排。
项目地址：https://github.com/n8n-io/n8n
在线使用：https://n8n.io/（付费）

【开源免费】DB-GPT是一个AI原生数据应用开发框架，它提供开发多模型管理（SMMF）、Text2SQL效果优化、RAG框架以及优化、Multi-Agents框架协作、AWEL（智能体工作流编排）等多种技术能力，让围绕数据库构建大模型应用更简单、更方便。
项目地址：https://github.com/eosphoros-ai/DB-GPT?tab=readme-ov-file


【开源免费】VectorVein是一个不需要任何编程基础，任何人都能用的AI工作流编辑工具。你可以将复杂的工作分解成多个步骤，并通过VectorVein固定并让AI依次完成。VectorVein是字节coze的平替产品。
项目地址：https://github.com/AndersonBY/vector-vein?tab=readme-ov-file
在线使用：https://vectorvein.ai/（付费）

智能体

【开源免费】AutoGPT是一个允许用户创建和运行智能体的（AI Agents）项目。用户创建的智能体能够自动执行各种任务，从而让AI有步骤的去解决实际问题。
项目地址：https://github.com/Significant-Gravitas/AutoGPT

﻿【开源免费】MetaGPT是一个“软件开发公司”的智能体项目，只需要输入一句话的老板需求，MetaGPT即可输出用户故事 / 竞品分析 / 需求 / 数据结构 / APIs / 文件等软件开发的相关内容。MetaGPT内置了各种AI角色，包括产品经理 / 架构师 / 项目经理 / 工程师，MetaGPT提供了一个精心调配的软件公司研发全过程的SOP。
项目地址：https://github.com/geekan/MetaGPT/blob/main/docs/README_CN.md

RAG

【开源免费】graphrag是微软推出的RAG项目，与传统的通过 RAG 方法使用向量相似性作为搜索技术不同，GraphRAG是使用知识图谱在推理复杂信息时大幅提高问答性能。
项目地址：https://github.com/microsoft/graphrag

【开源免费】Dify是最早一批实现RAG，Agent，模型管理等一站式AI开发的工具平台，并且项目方一直持续维护。其中在任务编排方面相对领先对手，可以帮助研发实现像字节扣子那样的功能。
项目地址：https://github.com/langgenius/dify

【开源免费】RAGFlow是和Dify类似的开源项目，该项目在大文件解析方面做的更出色，拓展编排方面相对弱一些。
项目地址：https://github.com/infiniflow/ragflow/tree/main

【开源免费】phidata是一个可以实现将数据转化成向量存储，并通过AI实现RAG功能的项目
项目地址：https://github.com/phidatahq/phidata

【开源免费】TaskingAI 是一个提供RAG，Agent，大模型管理等AI项目开发的工具平台，比LangChain更强大的中间件AI平台工具。
项目地址：https://github.com/TaskingAI/TaskingAI