1. 生成式人工智能解释你将学到什么: • 生成式人工智能并解释生成式人工智能的工作原理。 • 各种生成式人工智能应用程序。 • 生成人工智能的挑战和机遇
2. 10 分钟构建大脑你将学到什么: • 探索神经网络如何使用数据进行学习 • 了解神经元背后的数学原理
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3. 使用检索增强生成来增强您的 LLM:你将学到什么: • 检索增强生成基础知识 • RAG 检索过程 • NVIDIA AI 基础和 RAG 模型组件
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4. 数据中心的人工智能:你将学到什么: • 人工智能用例、机器学习、深度学习及其工作流程。 • GPU 架构及其对人工智能的影响。 • 深度学习框架和部署注意事项。
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5. 通过零代码更改加速数据科学工作流程:你将学到什么: • 了解统一 CPU 和 GPU 工作流程的优势 • GPU 加速数据处理和机器学习,无需更改代码 • 体验更快的处理时间
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6. 掌握推荐系统:你将学到什么: • Kaggle Grandmasters 关于构建电子商务推荐系统的策略。 • 涵盖两阶段模型、候选生成、特征工程和集成。
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7. 联网简介:你将学到什么: • 了解网络及其重要性。 • 探索以太网基础知识和以太网中的数据转发。 • 讨论网络组件、要求、OSI 模型、TCP/IP 协议
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8. 如何进行大规模图像分类:你将学到什么: • 学习大规模图像分类 • 涵盖挑战、建模技术和验证策略。
9. 使用 LLMs 构建 RAG 代理:你将学到什么: • LLMs 和矢量数据库的可扩展部署策略。 • 用于对话管理和文档检索的现代LangChain 范例。 • 使用先进的模型和步骤进行生产。
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