NVIDIA AI 基础学习途径与资源指南

探索 AI 应用的广阔世界：从基础到深入

了解 NVIDIA AI 基础，通过在线研讨会加速 AI 职业生涯，覆盖生成式 AI、检索增强生成 (RAG) 和数据科学技术。掌握生成式 AI 入门、RAG 使用与 Isaac Sim 实战，深度学习技巧与 DOCA 应用开发，以及 Jetson Nano 与 USD 技能。参与 GTC 点播会议，洞察 AI 发展奥秘，加入 NVIDIA 开发者计划，获取技术认证与开发者资源。利用综合学习资源与实践项目，提升 AI 技能，实现职业目标。

在线研讨会：加速 AI 职业生涯

在线研讨会由 AI 领域的专家们提供，旨在帮助个人加速 AI 职业生涯的进展。这些研讨会涵盖了从基本技能到高级技巧的各个方面，包括生成式 AI、检索增强生成 (RAG) 和数据科学技术。观看这些研讨会，聆听专家分享他们在 AI 领域的宝贵经验与实践技巧，对于想要在 AI 领域取得成功的专业人士来说，是不可或缺的学习资源。

初级课程：快速掌握生成式 AI、RAG 和数据科学技术

在两小时内，您可以通过自主培训课程快速上手：

生成式 AI 入门

• 内容概览
  • 生成式 AI 的概念、应用和挑战
  • 实践案例：AI 创造内容的实践

• 代码实例

  # 示例代码 - 生成式 AI 基础
  import torch
  from torch.nn import Linear, ReLU, Sequential
  
  model = Sequential(
    Linear(10, 20),
    ReLU(),
    Linear(20, 1)
  )
  
  # 假设我们有输入数据 x 和目标数据 y
  x = torch.randn(1, 10)
  y = model(x)

使用 RAG 增强大语言模型

• 内容概览
  • RAG 如何增强语言模型性能
  • 实用工作流程与技巧

• 代码实例

  # 示例代码 - 使用 RAG 增强大语言模型
  from transformers import pipeline
  
  model = pipeline("text-generation", model='your_model_name')
  input_text = "在山中漫步，"
  generated_text = model(input_text, max_length=20, num_return_sequences=5)

使用 Isaac Sim 组装简单机器人

• 内容概览
  • Isaac Sim 实战入门
  • 实时环境中的机器人组装与控制

• 代码实例

  # 示例代码 - Isaac Sim 实战
  import isaacgym
  import torch
  
  env = IsaacGymEnv()
  
  robot = env.physics.create_actor(...)
  # 组装和控制机器人代码

专业课程：提高技术技能

通过以下专业课程，您可以深度学习并实践 AI 技术：

Jetson Nano 开发 AI 应用

• 内容概览
  • 使用 Jetson Nano 设备构建和部署 AI 应用
  • 提升开发 AI 项目的实战能力
• 代码实例

  # 示例代码 - Jetson Nano 开发 AI 应用
  jetson_device = Jetson()
  model = load_model('model.pth')
  prediction = model.predict(input_data)
  jetson_device.deploy_prediction(prediction)

DOCA 入门：开发 DPU 应用工作流

• 内容概览
  • 使用 DOCA 构建高效的应用工作流
  • 加速数据处理任务

• 代码实例

  # 示例代码 - DOCA 应用开发
  from doca.core import DOCA
  
  doca = DOCA()
  doca.load_model("model")
  doca.start()

适用于协同 3D 工作流的 USD 入门

• 内容概览
  • USD 进行 3D 场景管理
  • 创建和管理复杂 3D 场景的技能
• 代码实例

  # 示例代码 - 适用于协同 3D 工作流的 USD
  import maya.cmds as cmds
  cmds.file(new=True, force=True)
  # 创建简单的 3D 场景代码

深度学习和提示工程

深入学习 AI 的核心：

深度学习新手入门

• 内容概览
  • 计算机视觉、自然语言处理等领域的基本原理

• 代码实例

  # 示例代码 - 深度学习入门
  from keras.models import Sequential
  from keras.layers import Dense, Dropout, Flatten
  from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
  
  model = Sequential()
  model.add(Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)))
  model.add(Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'))
  model.add(MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)))

使用 CUDA 加速 Python 应用

• 内容概览
  • 利用 GPU 加速技术提高 Python 应用执行效率

• 代码实例

  # 示例代码 - 使用 CUDA 加速 Python 应用
  from pycuda.autoinit import context
  from pycuda.elementwise import ElementwiseKernel
  
  kernel = ElementwiseKernel(
    "float *a, float *b", "a[i] = b[i];",
    "copy_elements"
  )
  
  a = np.random.rand(1000000).astype(np.float32)
  b = np.random.rand(1000000).astype(np.float32)
  kernel(a, b)

大语言模型 - RAG 智能体入门

• 内容概览
  • 开发和部署基于大语言模型的 RAG 智能体
  • 增强 AI 的决策和生成能力

• 代码实例

  # 示例代码 - 大语言模型 - RAG 智能体
  from transformers import pipeline
  
  rag_agent = pipeline("retrieval-Augmented-generation")
  query = "你的查询问题"
  answer = rag_agent(query)

探索会议与讨论：洞察 AI 发展与机会

参加 GTC 点播会议，听听 AI 领域的领导者、教育者和研究者分享有关 AI 发展的见解和策略。这些会议不仅提供最新的 AI 教育资源，还能帮助您发现 AI 领域的新机会和趋势。

NVIDIA 技术认证与开发者计划

加入 NVIDIA 开发者计划，展示您的 AI 技能。通过领取 NVIDIA DLI 自学课程，您可以以高效的方式学习并提升自己的技能水平。这个计划不仅提供了丰富的学习资源，还有机会获得认证，提升您的职业竞争力。

综合资源与学习路径

为了提供一个全面的学习体验，我们特别推荐了以下几个资源和实践建议：

在线视频教程

• 访问“黑马 Python 教程”网站，快速掌握 Python 编程基础，为学习 AI 打下坚实的基础。

书籍推荐

• 考虑阅读《Python 编程》和《流畅的 Python》等书籍，深入理解 Python 编程，并学习如何将其应用到 AI 领域。

实践项目推荐

• 参加 GitHub 上的 AI 相关项目，通过实际操作项目，加深对 AI 技术的理解和应用能力。

持续学习与交流

• 加入 AI 相关社区，如“AI 有温度”公众号，获取更多 AI 资源和学习资料，与志同道合的 AI 学习者和专业人士交流心得。

通过遵循上述学习路径和利用推荐资源，您将能够系统地提升 AI 技能，为职业生涯的发展打下坚实的基础。无论您是 AI 的初学者还是有经验的开发者，这些资源都将帮助您在 AI 领域取得显著进步。