NVIDIA 培训 | 报名 AI 培训班前沿实战课程：大语言模型与 AI 智能体

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。

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

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

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

• 2025 年 12 月 11 日：为大语言模型添加新知识

• 2026 年 1 月 8 日：使用多模态模型构建 AI 智能体 

• 2026 年 1 月 29 日：使用大语言模型构建代理式 AI

  
  

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