摘要：生成式 AI 与大语言模型（LLM）正在重塑科技与产业的未来，从医疗、教育到金融、制造，每个领域都在经历深刻的变革。为了帮助您在这个快速发展的时代把握先机，NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）推出了 NVIDIA AI 培训班系列实战培训全新课表，并发布多
生成式 AI 与大语言模型（LLM）正在重塑科技与产业的未来，从医疗、教育到金融、制造，每个领域都在经历深刻的变革。为了帮助您在这个快速发展的时代把握先机，NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）推出了 NVIDIA AI 培训班系列实战培训全新课表，并发布多门新课，主题涵盖深度学习理论，定制大语言模型，构建AI智能体，部署大规模 RAG 工作流等关键技能。无论您是技术从业者、AI 爱好者，还是希望在职业发展中开拓新领域，这些课程都将为您提供系统的讲解和动手实践的学习平台。
课程模式：NVIDIA 认证讲师全天中文在线授课答疑，每位学员可使用完全配置的云端实验环境进行练习课程证书：成功完成本课程和测试后，学员将获得 NVIDIA DLI 培训证书课程语言：中文课件有效期：课后 6 个月内可以继续访问课件（实验资源用量有限额）课程费用：3500 RMB / 人，购买 5 个席位，可享 8 折优惠无论您是希望个人深造，或为团队寻找灵活的培训方式，欢迎报名 NVIDIA DLI 面向个人举办的 AI 培训班。
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生成式 AI 与大语言模型系列实战培训
2025 年 4 月 - 8 月课程表
4 月 10 日：深度学习基础——理论与实践入门4 月 24 日：使用多模态模型构建 AI 智能体（新课程）5 月 15 日：构建基于大语言模型的应用6 月 5 日：使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体（新课程）6 月 26 日：高效定制大语言模型7 月 17 日：构建大语言模型 RAG 智能体8 月 7 日：使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流（新课程）新课持续发布，敬请关注！
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《使用多模态模型构建 AI 智能体》
开课时间：2025 年 4 月 24 日课程概要：探索不同的融合技术，开发能使用多种不同数据类型进行推理的神经网络智体。学习目标：不同的数据类型及如何使其适用于神经网络模型融合，以及早期融合、晚期融合和中期融合的区别使用 OCR 进行 PDF 提取模态和智能体编排的区别使用视频搜索和摘要（VSS）定制 NVIDIA AI Blueprints使用的工具、库和框架：Python、CLIP查看课程详情，请点击下方链接：《使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体》
开课时间：2025 年 6 月 5 日课程概要：学习开发复杂的智能体系统，这些系统可以执行深度思考、研究、软件调用和分布式操作。您将获得设计智能体的实践经验，这些智能体能高效地检索和完善信息、智能地路由查询，并利用诸如 LangGraph 等编排工具以及健全的软件工程实践来并发地执行任务。学习目标：理解 LLM 的优势和局限性，以及为什么基于智能体的范式能在现代软件生态中增强其能力学习如何生成结构化输出，以支持机器可解析的函数调用或 API 集成探索检索机制和知识图谱，以获取领域知识使用 LangGraph 等框架，尝试多智能体协作调度实现具有弹性的系统和数据飞轮（flywheels），以支持面向生产环境的部署使用的工具、库和框架：Python、PyTorch、HuggingFace、Transformers、LangChain、LangGraph查看课程详情，请点击下方链接：使用大语言模型（LLM）构建 AI 智能体 | NVIDIA
《使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流》
开课时间：2025 年 8 月 7 日课程概要：关注构建可扩展、生产就绪的 RAG 工作流，由 NVIDIA NIM 和 Kubernetes 提供支持。您将获得使用 NIM Operator 部署、监控和扩展 RAG 工作流的实践经验，并学习基础设施优化、性能监控和处理高流量的最佳实践。学习目标：使用 API 入口构建简单的 RAG 工作流，并使用 Docker Compose 在本地部署使用 NIM Operator 在 Kubernetes 集群中部署各种 NIM 微服务将 NIM 组合成一个完整的生产级 RAG 工作流，并集成高级数据提取工作流使用 NIM Operator 扩展 NIM 以处理流量高峰为各种智能体工作流（包括 PDF 提取）创建、部署和扩展 RAG 工作流使用的工具、库和框架：Python、NVIDIA NIMs、Kubernetes、Helm、Grafana、Prometheus查看课程详情，请点击下方链接：使用 NVIDIA NIM 大规模部署 RAG 工作流 | NVIDIA
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来源：NVIDIA英伟达中国