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深度学习基础 一 理论与实践入门
构建基于 Transformer 的自然语言处理应用
数据并行——用多GPU训练神经网络
模型并行——构建和部署大型神经网络
构建基于扩散模型的生成式 AI 应用
构建基于大语言模型的应用
利用提示工程构建大语言模型应用
构建基于深度学习的工业检测应用
构建基于深度学习的反欺诈应用
使用 Omniverse Audio2Face 和 Riva 构建数字人
使用Jetson Nano开发AI应用
基于Jetson Nano构建视频AI的端侧应用
加速计算基础——CUDA C/C++
加速计算基础——CUDA Python
加速计算进阶——用多GPU加速CUDA C++应用
加速计算高阶——将CUDA C++应用扩展至多节点
为大语言模型添加知识(8月上线)
构建大语言模型 RAG 智能体
使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流
使用多模态模型构建 AI 智能体
使用大语言模型构建 AI 智能体
使用 NVIDIA Omniverse 构建用于物理 AI 的数字孪生
使用 NVIDIA Isaac 加速机器人开发
加速计算基础 —— CUDA C++ 前沿技术
构建基于 DOCA 的拥塞控制算法加速 AI 工作负载
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