NVIDIA 培训 | 生成式 AI 与大语言模型开发技能系统提升

生成式 AI 与大语言模型（LLM）正在重塑科技与产业的未来，从医疗、教育到金融、制造，每个领域都在经历深刻的变革。为了帮助您在这个快速发展的时代把握先机，NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）推出了 NVIDIA AI 培训班系列实战培训全新课表，并发布多门新课，主题涵盖深度学习理论，定制大语言模型，构建AI智能体，部署大规模 RAG 工作流等关键技能。无论您是技术从业者、AI 爱好者，还是希望在职业发展中开拓新领域，这些课程都将为您提供系统的讲解和动手实践的学习平台。

• 课程模式：NVIDIA 认证讲师全天中文在线授课答疑，每位学员可使用完全配置的云端实验环境进行练习
• 课程证书：成功完成本课程和测试后，学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书
• 课程语言：中文
• 课件有效期：课后 6 个月内可以继续访问课件（实验资源用量有限额）
• 课程费用：3500 RMB / 人，购买 5 个席位，可享 8 折优惠

无论您是希望个人深造，或为团队寻找灵活的培训方式，欢迎报名 NVIDIA DLI 面向个人举办的 AI 培训班。

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生成式 AI 与大语言模型系列实战培训

2025 年 4 月 - 8 月课程表

• 4 月 10 日：深度学习基础——理论与实践入门
• 4 月 24 日：使用多模态模型构建 AI 智能体（新课程）
• 5 月 15 日：构建基于大语言模型的应用
• 6 月 5 日：使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体（新课程）
• 6 月 26 日：高效定制大语言模型
• 7 月 17 日：构建大语言模型 RAG 智能体
• 8 月 7 日：使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流（新课程）

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2025 NVIDIA AI 培训 - AI 课程正在招生中 | NVIDIA

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NVIDIA AI 培训班新课发布

《使用多模态模型构建 AI 智能体》

• 开课时间：2025 年 4 月 24 日
• 课程概要：探索不同的融合技术，开发能使用多种不同数据类型进行推理的神经网络智体。
• 学习目标：
• • 不同的数据类型及如何使其适用于神经网络
  • 模型融合，以及早期融合、晚期融合和中期融合的区别
  • 使用 OCR 进行 PDF 提取
  • 模态和智能体编排的区别
  • 使用视频搜索和摘要（VSS）定制 NVIDIA AI Blueprints
• 使用的工具、库和框架：Python、CLIP
• 查看课程详情，请点击下方链接：

使用多模态模型构建 AI 智能体 | NVIDIA

《使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体》

• 开课时间：2025 年 6 月 5 日
• 课程概要：学习开发复杂的智能体系统，这些系统可以执行深度思考、研究、软件调用和分布式操作。您将获得设计智能体的实践经验，这些智能体能高效地检索和完善信息、智能地路由查询，并利用诸如 LangGraph 等编排工具以及健全的软件工程实践来并发地执行任务。
• 学习目标：
• 理解 LLM 的优势和局限性，以及为什么基于智能体的范式能在现代软件生态中增强其能力
• 学习如何生成结构化输出，以支持机器可解析的函数调用或 API 集成
• 探索检索机制和知识图谱，以获取领域知识
• 使用 LangGraph 等框架，尝试多智能体协作调度
• 实现具有弹性的系统和数据飞轮（flywheels），以支持面向生产环境的部署
• 使用的工具、库和框架：Python、PyTorch、HuggingFace、Transformers、LangChain、LangGraph
• 查看课程详情，请点击下方链接：

使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体 | NVIDIA

《使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流》

• 开课时间：2025 年 8 月 7 日
• 课程概要：关注构建可扩展、生产就绪的 RAG 工作流，由 NVIDIA NIM 和 Kubernetes 提供支持。您将获得使用 NIM Operator 部署、监控和扩展 RAG 工作流的实践经验，并学习基础设施优化、性能监控和处理高流量的最佳实践。
• 学习目标：
• 使用 API 入口构建简单的 RAG 工作流，并使用 Docker Compose 在本地部署
• 使用 NIM Operator 在 Kubernetes 集群中部署各种 NIM 微服务
• 将 NIM 组合成一个完整的生产级 RAG 工作流，并集成高级数据提取工作流
• 使用 NIM Operator 扩展 NIM 以处理流量高峰
• 为各种智能体工作流（包括 PDF 提取）创建、部署和扩展 RAG 工作流
• 使用的工具、库和框架：Python、NVIDIA NIMs、Kubernetes、Helm、Grafana、Prometheus
• 查看课程详情，请点击下方链接：

使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流 | NVIDIA

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