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生成式 AI 在过去几个月中已成为主流，并且只会越来越好。那么，如何提升技能并跟上所有最新进展呢？
但好消息是：随着最近的进展，高质量免费学习资源的数量也在增加。这是一份来自 NVIDIA——NVIDIA 深度学习学院的免费 AI 课程汇编，帮助您掌握 AI 主题并开始构建有影响力的解决方案。
那么，让我们来看看这些课程及其内容吧！
生成式 AI 解释 是一门适合初学者的生成式 AI 基础课程，让您入门。此课程将介绍以下主题：
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生成式 AI 及其工作原理
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生成式 AI 应用
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生成式 AI 中的挑战与机遇
到课程结束时，您将对生成式 AI 有一个良好的理解，了解它的工作原理以及如何使用它。
链接: 生成式 AI 解释
大型语言模型目前非常流行且极具帮助。然而，在深入了解 LLM 之前，对神经网络如何工作有一个基本的理解是必要的。
10 分钟内构建大脑 是构建神经网络的入门课程，涉及生物学启发，指导神经网络架构。
为了充分利用本课程，您需要对 Python 编程和回归模型感到舒适。这个短课程将帮助您学习以下内容：
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神经网络如何从数据中学习
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神经元背后的数学及神经网络的工作原理
链接: 10 分钟内构建大脑
每当你想构建使用 LLM 的应用程序时，你也会使用检索增强生成（RAG）。通过 RAG，你可以基于特定领域的数据构建 LLM 应用程序，减轻 LLM 幻觉等。
通过检索增强生成增强你的 LLM课程将教你如何构建一个使用信息检索和响应生成的 RAG 管道。这将帮助你很好地掌握 RAG 的基础知识和 RAG 检索过程。
链接: 通过检索增强生成增强你的 LLM
一旦你熟悉了之前课程中的 RAG 工作原理，你可以参加使用 LLM 构建 RAG 代理课程，通过构建端到端的 LLM 系统，深入探索 RAG。
要掌握这门课程，拥有中级的 Python 编程经验和一些 PyTorch 编程经验会很有帮助。在本课程中，你将探索设计 LLM 管道，并使用Gradio、LangChain和LangServe等工具。你还将尝试使用嵌入、模型和向量存储进行检索。
链接: 使用 LLM 构建 RAG 代理
我希望你觉得这份来自 NVIDIA 深度学习学院的免费 AI 课程综合列表对你有帮助。
如果你有兴趣进一步探索 LLM 和生成 AI，以下是你可能会觉得有用的几篇文章：
祝学习愉快，编码顺利！
Bala Priya C** 是一位来自印度的开发者和技术作家。她喜欢在数学、编程、数据科学和内容创作的交汇处工作。她的兴趣和专长领域包括 DevOps、数据科学和自然语言处理。她喜欢阅读、写作、编码和喝咖啡！目前，她正在通过编写教程、操作指南、观点文章等与开发者社区分享她的知识。Bala 还制作了引人入胜的资源概述和编码教程。
