随着人工智能以前所未有的速度引入技术创新，保持领先意味着保持你的技能与时俱进。NVIDIA 开发者计划为您提供所需的工具、培训和资源，以便您在各个行业取得最新进展：NVIDIA 开发者计划。
我们很高兴地宣布 NVIDIA 推出以下五门新技术课程。立即加入开发者计划，现在可以亲身体验NVIDIA GTC展示的开发者工具，新会员可以免费申请一门课程。
加速端到端数据科学工作流程
构建和执行端到端 GPU 加速的数据科学工作流，使您能够快速探索、迭代并将工作投入生产。使用 RAPIDS 加速的数据科学库，您将应用各种 GPU 加速的机器学习算法和逻辑回归来大规模执行数据分析。
通过参加本课程，您将学习如何：
- 使用 cuDF 和 Apache Arrow 数据帧实现 GPU 加速的数据准备和特征提取。
- 使用 XGBoost 和各种 cuML 算法应用广泛的 GPU 加速机器学习任务。
- 使用 cuGraph 执行 GPU 加速的图形分析，在短时间内实现大规模分析。
- 使用 GPU 加速的 cuXFilter 构建美丽的数据可视化。
适用于 Apache Spark 的 RAPIDS 加速器
利用 NVIDIA GPU 和 Apache Spark 来加快工作负载并降低成本。
通过参加本课程，您将学习如何：
- 使用 Apache Spark。
- 利用 GPU 并集成 RAPIDS Accelerator for Apache Spark。
- 运行 Spark CPU 工作负载并检查 Spark 日志，以了解查询是如何计划的。
- 运行 Spark GPU 工作负载，了解如何使用 RAPIDS Accelerator for Apache Spark 在 GPU 上加速 Spark 作业。
- 使用 RAPIDS Accelerator for Apache Spark 工具集，包括用于估计 GPU 加速的工作负载鉴定工具和用于调整作业的分析工具。
基于 Transformer 的自然语言处理简介
转换器被用作大语言模型（LLM）的构建块。了解如何使用基于转换器的模型来执行各种自然语言处理（NLP）任务，如文本分类、命名实体识别（NER）、作者归因和问答。
通过参加本课程，您将学习如何：
- 解释变压器及其作为 NLP 应用程序的现代 LLM 的基本构建块的用途。
- 使用基于转换器的 LLM 分析、操作和生成基于文本的数据。
- 利用预先训练的 LLM 来解决各种 NLP 任务，如标记分类、文本分类、摘要和问答。
与工程师 Llama 2 模型交互并提示其分析文档和生成文本。充当人工智能助手，以快速的工程技术释放 Llama 2 的力量。
通过参加本课程，您将学习如何：
- 反复编写精确的提示，使 LLM 行为与您的意图保持一致。
- 利用编辑功能强大的系统消息。
- 用一对多射击提示工程指导 LLM。
- 通过将即时响应历史记录纳入 LLM 上下文来创建聊天机器人行为。
计算机视觉模型训练的合成数据生成
利用Omniverse Replicator合成数据生成（SDG）的强大功能，以食品制造为例来训练计算机视觉模型。
通过参加本课程，您将学习如何：
- 在 Omniverse 中编写并完善以无头模式运行的 Replicator 脚本。
- 在 SDG 输出数据上运行 PyTorch 脚本，以微调预训练的对象检测模型。
- 将训练好的模型导出到NVIDIA Triton 推理服务器，并测试结果。
我们的培训计划通过自学在线课程和深入的讲师指导研讨会，让开发人员了解最新技术，确保获得尖端工具的动手体验。云中的 GPU 加速服务器提供了实用的专业知识，可以通过笔记本电脑和互联网连接远程访问。构建深度学习和加速计算应用程序，使用行业标准平台工作，并获得 NVIDIA 技术认证，以提升您的职业生涯。
社区、软件访问和更多好处
NVIDIA 开发者计划在 NVIDIA 技术的每一个阶段都为技术从业者提供支持。通过免费访问高级工具、学习资源和专门的社区，您可以快速构建项目，提高技能，并跟上加速计算的技术进步。通过成为会员，您可以：
- 访问 NVIDIA 软件，包括 SDK、API、库和模型。
- 使用NVIDIA NGC的 GPU 优化软件、模型脚本和容器化应用程序。
- 获取有关最新技术创新的个性化新闻更新。
- 参与早期访问程序，成为首批使用 NVIDIA 新技术的用户之一。
- 通过 NVIDIA training 访问广泛的培训选项。
- 通过认证展示您的成就。
- 在NVIDIA 开发者论坛中与社区互动。
- 通过网络研讨会和研讨会与 NVIDIA 专家建立联系。
- 参加黑客马拉松、训练营和独家活动，与同行合作并向他们学习。
- 探索研究论文、技术文档、博客文章、网络研讨会、GTC 会议和其他行业特定资源。
加入NVIDIA 开发者计划，开始学习并与专家和社区成员连接。
