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不用199，也不用9.9，英偉達黃院士免費給大伙兒送AI課了！

從數據科學到深度學習，再到生成式AI，全都有免費課程上新，且不少課入門小白也能看懂。

有網友整理po出了9節干貨課程，非常火爆：

點開每節課不光有錄制的課程視頻，還有講義、PPT、課后問題等學習資料。

大批網友已迫不及待地碼住：

網友強烈安利這9節課

1、解釋生成式AI

在這門課程中，你可以學到：

生成式AI的定義、工作原理各種生成式AI應用生成式AI的挑戰和機遇

課前要求是需對機器學習和深度學習有基本的了解。

2、10分鐘內構建大腦

這節課時長僅有10分鐘，探討了世界上第一個神經網絡背后的生物學和心理學靈感。

在這門課程中，你可以學到：

神經網絡如何使用數據進行學習神經元背后的數學原理

看課前建議：了解Python 3中的基本編程概念，如函數、循環、字典和數組；了解如何計算回歸線。

3、使用LLM構建RAG智能體

這節課時長8小時，課程內容包括：

探索LLM和向量數據庫的可擴展部署策略學習微服務知識，掌握如何在微服務之間協作以及如何開發屬于自己的微服務利用LangChain范式來開發對話管理和文檔檢索解決方案用最先進的模型練習，明確有關產品化和框架探索的后續步驟

適合熟悉LLM及其相關組合框架（如LangChain），具有中級Python水平，最好有網絡工程和開發運維背景的人群學習。

4、使用RAG增強LLM性能

學習內容包括：

RAG基礎知識RAG檢索過程英偉達AI基礎和RAG模型組件

5、數據中心的AI

學習內容包括：

AI用例、機器學習、深度學習及其工作流程GPU架構及其對AI的影響深度學習框架和部署注意事項

點開課程后是這樣嬸兒的：

6、零代碼更改加速數據科學工作流

在眾多行業內，現代數據科學的需求是快速且高效地處理大數據量。NVIDIA RAPIDS能夠為眾多數據科學任務提供GPU加速，而且無需修改代碼。

在這門課程中，你可以：

了解跨CPU和GPU的統一工作流在數據科學任務中的優勢學習如何在不更改代碼的情況下，為各種數據處理和機器學習工作流程實現GPU加速體驗當工作流程通過GPU加速時，處理時間顯著縮短的效果

看課前建議：對表格數據上的數據處理和標準數據科學工作流程有基本的理解；具有使用常見Python數據分析庫的經驗；使用的工具、庫、框架包括：NVIDIA RAPIDS（cuDF, cuML, cuGraph）、pandas、scikit-learn和NetworkX。

7、掌握推薦系統

這節課講的內容有關英偉達Kaggle Grandmasters構建電子商務推薦系統的策略，涵蓋2階段模型、候選模型生成、特征工程和集成方法。

適合數據科學家、機器學習工程師以及對推薦系統和數據科學競賽感興趣的人觀看。

點開后可以觀看視頻講座，并附有詳細的解釋和真實例子。

8、網絡技術入門

學習內容包括：

了解網絡及其重要性。探索以太網基礎知識及以太網網絡中的數據轉發。討論網絡組件、需求、OSI模型、TCP/IP協議。

具體是這樣嬸兒的：

9、如何進行大規模圖像分類

學習內容主要是如何進行大規模圖像分類，涵蓋挑戰、建模技術和驗證策略。

適合數據科學家、機器學習從業者以及對深度學習競賽感興趣的人觀看。