由 NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）举办的 NVIDIA AI 培训班近期发布大语言模型（LLM）与 AI 智能体系列实战培训开放报名，欢迎开发者、技术负责人、研究人员和高校师生、企业创新团队报名，共同探索前沿 AI 技术，掌握大语言模型增强、多模态智能体构建及代理式 AI 应用，推动业务落地、科研创新与人才培养。
NVIDIA AI 培训班热门课程推荐
大语言模型与 AI 智能体
课程 1：《为大语言模型添加新知识》
开课时间：2025 年 12 月 11 日
课程简介：将开源 LLM 转化为领域定制的 AI 资产。
学习目标：
使用 NVIDIA NeMo Curator 筛选高质量数据并生成合成数据
借助 MMLU、LLM-as-a-judge 和 NeMo Evaluator 严格评估 LLM 表现
使用持续预训练 (CPT) 向 LLM 注入领域知识
使用有监督微调 (SFT) 教授模型新技能并完成任务定制
通过直接偏好优化 (DPO) 让模型在风格、语气、安全性方面符合人类偏好
结合 TensorRT-LLM 和 NeMo，使用量化、剪枝、知识蒸馏等技术压缩并优化模型部署效率
将定制流程应用于现实问题，完成端到端工作流
使用的工具、库和框架：Python, NVIDIA NeMo, NVIDIA TensorRT-LLM, Docker, MLflow
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课程 2：《使用多模态模型构建 AI 智能体》
开课时间：2026 年 1 月 8 日
课程简介：构建理解视频、图像、PDF 文档等多模态内容的智能体，实现视频问答、实时视频摘要等行业应用。
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：PyTorch, CLIP
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课 3：《使用大语言模型构建代理式 AI》
开课时间：2026 年 1 月 29 日
课程简介：学习如何设计能够适应各种环境并实现大规模应用的智能体。利用 LangGraph 和 NVIDIA NIM 等框架，您将构建能进行深度思考、长远推理、内容管理和实时操作的智能体。
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
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