由 NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心（DLI）舉辦的 NVIDIA AI 培訓(xùn)班近期發(fā)布大語言模型（LLM）與 AI 智能體系列實(shí)戰(zhàn)培訓(xùn)開放報(bào)名，歡迎開發(fā)者、技術(shù)負(fù)責(zé)人、研究人員和高校師生、企業(yè)創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)報(bào)名，共同探索前沿 AI 技術(shù)，掌握大語言模型增強(qiáng)、多模態(tài)智能體構(gòu)建及代理式 AI 應(yīng)用，推動(dòng)業(yè)務(wù)落地、科研創(chuàng)新與人才培養(yǎng)。

NVIDIA AI 培訓(xùn)班熱門課程推薦

大語言模型與 AI 智能體

課程 1：《為大語言模型添加新知識》

開課時(shí)間：2025 年 12 月 11 日

課程簡介：將開源 LLM 轉(zhuǎn)化為領(lǐng)域定制的 AI 資產(chǎn)。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 使用 NVIDIA NeMo Curator 篩選高質(zhì)量數(shù)據(jù)并生成合成數(shù)據(jù)
• 借助 MMLU、LLM-as-a-judge 和 NeMo Evaluator 嚴(yán)格評估 LLM 表現(xiàn)
• 使用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練 (CPT) 向 LLM 注入領(lǐng)域知識
• 使用有監(jiān)督微調(diào) (SFT) 教授模型新技能并完成任務(wù)定制
• 通過直接偏好優(yōu)化 (DPO) 讓模型在風(fēng)格、語氣、安全性方面符合人類偏好
• 結(jié)合 TensorRT-LLM 和 NeMo，使用量化、剪枝、知識蒸餾等技術(shù)壓縮并優(yōu)化模型部署效率
• 將定制流程應(yīng)用于現(xiàn)實(shí)問題，完成端到端工作流
• 使用的工具、庫和框架：Python, NVIDIA NeMo, NVIDIA TensorRT-LLM, Docker, MLflow
• 查看課程詳情，請點(diǎn)擊并訪問鏈接：為大語言模型添加新知識 | NVIDIA

課程 2：《使用多模態(tài)模型構(gòu)建 AI 智能體》

開課時(shí)間：2026 年 1 月 8 日

課程簡介：構(gòu)建理解視頻、圖像、PDF 文檔等多模態(tài)內(nèi)容的智能體，實(shí)現(xiàn)視頻問答、實(shí)時(shí)視頻摘要等行業(yè)應(yīng)用。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 不同的數(shù)據(jù)類型及如何使其適用于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
• 模型融合，以及早期融合、晚期融合和中期融合的區(qū)別
• 使用 OCR 進(jìn)行 PDF 提取
• 模態(tài)和智能體編排的區(qū)別
• 使用視頻搜索和摘要（VSS）定制 NVIDIA AI Blueprints
• 使用的工具、庫和框架：PyTorch, CLIP
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課 3：《使用大語言模型構(gòu)建代理式 AI》

開課時(shí)間：2026 年 1 月 29 日

課程簡介：學(xué)習(xí)如何設(shè)計(jì)能夠適應(yīng)各種環(huán)境并實(shí)現(xiàn)大規(guī)模應(yīng)用的智能體。利用 LangGraph 和 NVIDIA NIM 等框架，您將構(gòu)建能進(jìn)行深度思考、長遠(yuǎn)推理、內(nèi)容管理和實(shí)時(shí)操作的智能體。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• 理解 LLM 的優(yōu)勢和局限性，以及為什么基于智能體的范式能在現(xiàn)代軟件生態(tài)中增強(qiáng)其能力
• 學(xué)習(xí)如何生成結(jié)構(gòu)化輸出，以支持機(jī)器可解析的函數(shù)調(diào)用或 API 集成
• 探索檢索機(jī)制和知識圖譜，以獲取領(lǐng)域知識
• 使用 LangGraph 等框架，嘗試多智能體協(xié)作調(diào)度
• 實(shí)現(xiàn)具有彈性的系統(tǒng)和數(shù)據(jù)飛輪（Flywheels），以支持面向生產(chǎn)環(huán)境的部署
• 使用的工具、庫和框架：Python, PyTorch, HuggingFace, Transformers, LangChain, LangGraph
• 查看課程詳情，請點(diǎn)擊并訪問鏈接：使用大語言模型構(gòu)建代理式 AI | NVIDIA

NVIDIA AI 培訓(xùn)班近期課程安排

• 2025 年 12 月 11 日：為大語言模型添加新知識
• 2026 年 1 月 8 日：使用多模態(tài)模型構(gòu)建 AI 智能體
• 2026 年 1 月 29 日：使用大語言模型構(gòu)建代理式 AI

新課持續(xù)發(fā)布，敬請關(guān)注

如何報(bào)名

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