nvidia free aiコースは、生成AIをすばやく習(xí)得するのに役立ちます！あなたがAI愛(ài)好家、開(kāi)発者、テクノロジーエクスプローラーであろうと、Nvidiaの新しい無(wú)料のAIコースが選択されます。

このコースは完全に無(wú)料で、料金はありません。AI、機(jī)械學(xué)習(xí)、エッジコンピューティングでの実踐的なスキルトレーニングを提供しています。このコースでは、畫(huà)像分類、回帰分析、Jetson Nano Development KitのAIシステムの構(gòu)築など、幅広いトピックをカバーしています。この記事では、2025年の9つの強(qiáng)制コースに焦點(diǎn)を當(dāng)て、AI學(xué)習(xí)の旅を開(kāi)始するのに役立ちます。

2。データサイエンスワークフローを加速します

Rapidsを使用して、CPUベースのデータサイエンスワークフローを加速することを?qū)Wびます。

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- マイク（@michxlai）2025年1月7日

目次

• AIを開(kāi)始します
• データサイエンスワークフローを加速します
• 生成AI詳細(xì)な説明
• 10分で脳を構(gòu)築します
• ラグでLLMを強(qiáng)化します
• LLMを使用してRAGプロキシを構(gòu)築します
• 推奨システムをマスターします
• 大規(guī)模な畫(huà)像分類を?qū)g行します
• ビデオAIアプリケーションの構(gòu)築
• 要約します

1. Jetson NanoでAIを始めます

コースの目的： NVIDIA Jetson Nanoを使用して分類されたデータセットとモデルを構(gòu)築およびトレーニングすることにより、AIの基本をマスターします。このコースでは、Jetson Nano Development Kitのセットアップ、データの収集、および機(jī)械學(xué)習(xí)モデルの列車のセットアップ方法について説明します。

學(xué)習(xí)の理由：初心者に非常に適したこのコースでは、AIの概念を紹介し、エッジコンピューティングで実踐的な経験を提供します。

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2. ゼロコードの変更により、データサイエンスのワークフローをスピードアップできます

コースの目的： GPUを活用してデータの前処理、機(jī)械學(xué)習(xí)、データの視覚化を加速することにより、データサイエンスワークフローをスピードアップする方法を?qū)Wびます。

學(xué)習(xí)上の理由： CPUベースのタスクをGPUに転送します。これにより、コンピューティング時(shí)間を大幅に節(jié)約し、生産性が向上します。

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3. 生成AI詳細(xì)な説明

コースの目的：コアの概念、アプリケーション、課題など、生成AIの世界を探索します。このテクノロジーが世界中のすべての産業(yè)の影響をどのように形成するかを?qū)Wびます。

學(xué)習(xí)の理由：生成AIの影響と可能性を理解します。

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4. 10分で脳を構(gòu)築します

コースの目的：ニューラルネットワーク開(kāi)発の生物學(xué)的動(dòng)機(jī)と、これらのロジックがAIシステムの成長(zhǎng)にどのように変換されるかを理解します。

學(xué)習(xí)の理由： AIの起源と神経科學(xué)とのつながりに関する獨(dú)自の視點(diǎn)から學(xué)ぶ。

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5. 検索エンハンスメントを使用して、LLMを強(qiáng)化します

コースの目的：検索強(qiáng)化（RAG）および大規(guī)模な言語(yǔ)モデルの機(jī)能を理解します。応答を改善するために関連情報(bào)を取得するシステムを構(gòu)築することを?qū)Wびます。

學(xué)習(xí)理由： RAGベースのシステムの基本的な知識(shí)を習(xí)得します。

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6. LLMを使用してRAGプロキシを構(gòu)築します

コースの目的：実際のシナリオでAIエージェントを展開(kāi)することを?qū)Wびます。このコースでは、ぼろきらベースのプロキシシステムを構(gòu)築するエンドツーエンドのプロセスをカバーしています。

學(xué)習(xí)理由： LLMを?qū)g用的なアプリケーションと統(tǒng)合する方法を理解してください。

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7. 推奨システムをマスターします

コースの目的： NVIDIAデータサイエンスの専門(mén)家が採(cǎi)用した高度な推奨システム戦略を理解してください。

あなたが學(xué)ぶ理由： eコマースとコンテンツプラットフォームで最も人気のあるスキルの1つをマスターします。

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8. 大規(guī)模な畫(huà)像分類を?qū)g行します

コースの目的： NVIDIAの最先端のツールを使用して、大規(guī)模な畫(huà)像分類の問(wèn)題を解決するための高度なテクノロジーについて學(xué)びます。

學(xué)習(xí)の理由：実用的なアプリケーションを使用して、コンピュータービジョンスキルを向上させます。

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9. Jetson NanoのエッジエッジビデオAIアプリの構(gòu)築

コース目的： NVIDIA Deepstream SDKを使用してアプリケーションの作成をマスターして、ビデオストリームを効果的に注釈および処理します。

學(xué)習(xí)する理由：ビデオ分析、スマートシティ、セキュリティ、メディアの重要な領(lǐng)域を理解してください。

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要約します

Nvidiaは長(zhǎng)い間、生成AIの分野で主要なプレーヤーでした。すべての革新的なGPUチップをサポートするGPUチップの開(kāi)発から、LLMおよびエージェントインフラストラクチャの発売まで、この分野のさらなる開(kāi)発をサポートするエージェントインフラストラクチャまで、NVIDIAは大規(guī)模な技術(shù)を開(kāi)発しました?，F(xiàn)在、無(wú)料のコースを使用して、世界中の學(xué)習(xí)者が生成AIの波に參加するのを支援する學(xué)習(xí)を民主化することを計(jì)畫(huà)しています。

また、最も高度な無(wú)料AIコースのいくつかを提供しています。詳細(xì)については、Analytics Vidhya Free Coursesをご覧ください。

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