如果您是計劃首次報考 NVIDIA 認證的開發者,建議從 Associate 級別(初級)開始,選擇 AI 培訓班,助您系統學習,夯實基礎。
NVIDIA AI 培訓班發布 2026 新課表,涵蓋 NVIDIA 認證 Associate 級別生成式 AI 和多模態兩門考試的推薦課程,由 NVIDIA 認證講師全天中文實時在線授課和答疑,每位學員配置云端實驗環境,動手實操,幫助您快速提升端到端的開發技能。
NVIDIA AI 培訓班推薦課程
課程適用于備考以下 NVIDIA 認證:
- NVIDIA-Certified Associate:Generative AI LLMs(NCA-GENL):適用于開發人員的 Associate 級別認證,驗證生成式 AI 和大語言模型(LLM)方面的技能。
- NVIDIA-Certified Associate:Generative AI Multimodal(NCA-GENM):適用于開發人員的 Associate 級別認證,驗證多模態生成式 AI 方面的技能。
- 查看認證詳情,請訪問中文官網:nvidia.cn/training/certification/
- 咨詢認證:請微信添加 NVIDIA 深度學習培訓中心(DLI)小助手(微信號:DLIChina),備注“咨詢認證”,加入 NVIDIA 認證咨詢交流群,獲得備考建議和幫助。
課程 1
《深度學習基礎——理論與實踐入門》
開課時間:2026 年 4 月 2 日
課程形式:講師指導的培訓班,全天 8 小時中文實時在線答疑,云端實驗環境
課程簡介:學習深度學習在計算機視覺領域的原理和應用開發技能,并了解自然語言處理的基礎知識
學習目標:
- 學到訓練深度學習模型所需的基礎技能和工具
- 了解常見的深度學習數據類型和模型架構
- 通過數據增強優化數據集,提高模型精準度
- 通過模型間的遷移學習,用較少的數據和計算量獲得高效的結果
- 利用先進的深度學習框架自信地運作自己的項目
查看課程詳情,請點擊鏈接:深度學習基礎——理論與實踐入門 | NVIDIA
課程 2
《構建基于 Transformer 的
自然語言處理應用》
開課時間:2026 年 4 月 23 日
課程簡介:學習如何使用基于 Transformer 的自然語言處理模型完成文本分類任務(如文檔歸類)和命名實體識別(NER)任務,以及如何分析各種模型特性、限制和特點,從而基于衡量標準、應用領域和可用資源來為特定用例選定最適合的模型
學習目標:
- 了解自然語言處理(NLP)文本嵌入任務的快速演進,如 Word2Vec、基于遞歸神經網絡(RNN)的嵌入和 Transformer
- 在不使用 RNN 的情況下,如何利用 Transformer 架構特點(尤其是自注意力機制)創建語言模型
- 使用自監督機制優化 BERT、Megatron 和其他變體中的 Transformer 架構,以取得更好的 NLP 結果
- 利用經過預訓練的現代 NLP 模型來完成多個任務,如文本分類、NER 和問答系統
- 管理推理挑戰,以及為實時應用部署經過優化的模型
查看課程詳情,請點擊鏈接:構建基于 Transformer 的 NLP 應用培訓 | NVIDIA
無論您是希望個人深造,或為團隊尋找靈活的培訓方式,歡迎報名 NVIDIA DLI 面向個人舉辦的 AI 培訓班。立即報名鎖定席位,系統化學習前沿技術,全面提升開發技能和效率。
生成式 AI、智能體、LLM
定期培訓課程
2026 課程表:
- 1 月 8 日:《使用多模態模型構建 AI 智能體》
- 1 月 29 日:《使用大語言模型構建代理式 AI》
- 3 月 12 日:《使用 NVIDIA Isaac 加速機器人開發》
- 4 月 2 日:《深度學習基礎——理論與實踐入門》
- 4 月 23 日:《構建基于 Transformer 的自然語言處理應用》
新課持續發布,敬請關注
如何報名
- 點擊鏈接,選擇課程并點擊“立即報名”:報名 NVIDIA AI 培訓班
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