图片由作者供应
在过去的几个月里，天生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理解所有最新进展呢？
但好是：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）供应的免费 AI 课程汇编，可帮助您快速理解 AI 主题并开始构建有影响力的办理方案。
因此，让我们回顾一下这些课程及其涵盖的内容！
天生式 AI 阐明是对天生式 AI 根本知识的初学者友好型先容，可帮助您轻松上手。本课程将向您先容以下主题：
天生式 AI 和天生式 AI 的事情事理天生式 AI 运用程序天生式人工智能的寻衅和机遇在本课程结束时，您将很好地理解天生式 AI 是什么、它是如何事情的以及如何利用它。
链接：天生式 AI 阐明
在 10 分钟内构建大脑大型措辞模型目前非常盛行，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事情事理有一个基本的理解。
Building a Brain in 10 Minutes 是一本关于构建神经网络的先容，并参考了辅导神经网络架构的生物灵感。
为了充分利用本课程，您必须熟习 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事理和神经网络的事情事理链接：在10分钟内构建大脑
利用检索增强天生来增强您的 LLM每当您想要构建利用 LLM 的运用程序时，您还将利用检索增强天生 （RAG）。借助 RAG，您可以基于特定领域的数据构建 LLM 运用程序，减轻 LLM 幻觉等等。
利用检索增强天生增强 LLM 课程将教您如何构建利用信息检索和相应天生的 RAG 管道。这将有助于很好地节制 RAG 的根本知识和 RAG 检索过程。
链接：利用检索增强天生增强 LLM
利用 LLM 构建 RAG 代理一旦你熟习了上一门课程中 RAG 的事情事理，你就可以参加利用 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 的中级编程履历和一些 PyTorch 的编程履历会很有帮助。在本课程中，您将探索设计 LLM 管道并利用 Gradio、LangChain 和 LangServe 等工具。您还将考试测验利用嵌入、模型和向量存储进行检索。
链接：利用 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 和天生式 AI，这里有几篇文章您可能会创造有用：
节制大型措辞模型的 7 个步骤节制天生式 AI 的 5 门免费课程非常快乐的学习和编码！
Bala Priya C 是来自印度的开拓职员和技能作家。她喜好在数学、编程、数据科学和内容创作的交叉领域事情。她的兴趣和专业领域包括 DevOps、数据科学和自然措辞处理。她喜好阅读、写作、编码和咖啡！
目前，她正致力于通过编写教程、操作指南、不雅观点文章等来学习并与开拓职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://www.kdnuggets.com/free-ai-courses-from-nvidia-for-all-levels
作者：Bala Priya C
编译：LCR