NVIDIA 培訓 | 報名 AI 培訓班，備考生成式 AI 初級認證

如果您是計劃首次報考 NVIDIA 認證的開發者，建議從 Associate 級別（初級）開始，選擇 AI 培訓班，助您系統學習，夯實基礎。

NVIDIA AI 培訓班發布 2026 新課表，涵蓋 NVIDIA 認證 Associate 級別生成式 AI 和多模態兩門考試的推薦課程，由 NVIDIA 認證講師全天中文實時在線授課和答疑，每位學員配置云端實驗環境，動手實操，幫助您快速提升端到端的開發技能。

課程適用于備考以下 NVIDIA 認證：

• NVIDIA-Certified Associate：Generative AI LLMs（NCA-GENL）：適用于開發人員的 Associate 級別認證，驗證生成式 AI 和大語言模型（LLM）方面的技能。

• NVIDIA-Certified Associate：Generative AI Multimodal（NCA-GENM）：適用于開發人員的 Associate 級別認證，驗證多模態生成式 AI 方面的技能。

• 查看認證詳情，請訪問中文官網：nvidia.cn/training/certification/

• 咨詢認證：請微信添加 NVIDIA 深度學習培訓中心（DLI）小助手（微信號：DLIChina），備注“咨詢認證”，加入 NVIDIA 認證咨詢交流群，獲得備考建議和幫助。

• 開課時間：2026 年 4 月 2 日

• 課程形式：講師指導的培訓班，全天 8 小時中文實時在線答疑，云端實驗環境

• 課程簡介：學習深度學習在計算機視覺領域的原理和應用開發技能，并了解自然語言處理的基礎知識

• 學習目標：

• 學到訓練深度學習模型所需的基礎技能和工具

• 了解常見的深度學習數據類型和模型架構

• 通過數據增強優化數據集，提高模型精準度

• 通過模型間的遷移學習，用較少的數據和計算量獲得高效的結果

• 利用先進的深度學習框架自信地運作自己的項目

• 查看課程詳情，請掃描下方二維碼：

• 開課時間：2026 年 4 月 23 日

• 課程簡介：學習如何使用基于 Transformer 的自然語言處理模型完成文本分類任務（如文檔歸類）和命名實體識別（NER）任務，以及如何分析各種模型特性、限制和特點，從而基于衡量標準、應用領域和可用資源來為特定用例選定最適合的模型

• 學習目標：

• 了解自然語言處理（NLP）文本嵌入任務的快速演進，如 Word2Vec、基于遞歸神經網絡（RNN）的嵌入和 Transformer

• 在不使用 RNN 的情況下，如何利用 Transformer 架構特點（尤其是自注意力機制）創建語言模型

• 使用自監督機制優化 BERT、Megatron 和其他變體中的 Transformer 架構，以取得更好的 NLP 結果

• 利用經過預訓練的現代 NLP 模型來完成多個任務，如文本分類、NER 和問答系統

• 管理推理挑戰，以及為實時應用部署經過優化的模型

• 查看課程詳情，請掃描下方二維碼：

• 1 月 8 日：《使用多模態模型構建 AI 智能體》

• 1 月 29 日：《使用大語言模型構建代理式 AI》

• 3 月 12 日：《使用 NVIDIA Isaac 加速機器人開發》

• 4 月 2 日：《深度學習基礎——理論與實踐入門》

• 4 月 23 日：《構建基于 Transformer 的自然語言處理應用》

新課持續發布，敬請關注

掃描下方海報二維碼，報名北京或上海每月舉辦的 NVIDIA 認證現場考試，面向國內開發者和 IT 專業人員，包含 Associate 和 Professional 級別，10 門認證可選。