ألدستور
10 دورات تدريبية مجانية من NVIDIA لا يجب أن تفوتها تعد NVIDIA واحدة من أكثر شركات الأجهزة العملاقة نفوذاً في العالم. وبصرف النظر عن وحدات معالجة الرسوميات الشهيرة للغاية، تقدم الشركة أيضًا دورات تدريبية مجانية لمساعدتك على فهم المزيد حول الذكاء الاصطناعي التوليدي ووحدات معالجة الرسوميات والروبوتات والرقائق والمزيد. والأفضل من ذلك كله، أن كل هذه المهام متاحة مجانًا ويمكن إكمالها في أقل من يوم. 1. تسريع سير عمل علوم البيانات دون أي تغييرات في التعليمات البرمجية تعد إدارة البيانات وتحليلها بكفاءة أمرًا بالغ الأهمية للشركات في مجال البرمجيات والتمويل والتجزئة. غالبًا ما تكون سير العمل التقليدية التي تعمل بوحدة المعالجة المركزية مرهقة، ولكن وحدات معالجة الرسوميات تمكن من الحصول على رؤى أسرع، مما يؤدي إلى اتخاذ قرارات عمل أفضل. في هذه الورشة التدريبية، ستتعلم كيفية بناء وتنفيذ سير عمل علوم البيانات الشاملة المعجلة بوحدة معالجة الرسوميات لاستكشاف البيانات بسرعة ونشر الإنتاج. باستخدام مكتبات RAPIDS™ المتسارعة، يمكن للمرء تنفيذ خوارزميات التعلم الآلي المتسارعة بواسطة وحدة معالجة الرسوميات، بما في ذلك XGBoost، وأقصر مسار من مصدر واحد في cuGraph، وKNN وDBSCAN في cuML، والانحدار اللوجستي. يمكن العثور على مزيد من التفاصيل حول الدورة هنا – https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1 2. شرح الذكاء الاصطناعي التوليدي تقدم هذه الدورة التدريبية المجانية عبر الإنترنت والتي يمكن تعلمها بالسرعة التي تناسبك أساسيات الذكاء الاصطناعي التوليدي، والتي تتضمن إنشاء محتوى جديد بناءً على مدخلات مختلفة. من خلال هذه الدورة، سيتمكن المشاركون من فهم مفاهيم الذكاء الاصطناعي التوليدي وتطبيقاته وتحدياته وآفاقه. تتضمن أهداف التعلم تعريف الذكاء الاصطناعي التوليدي وكيفية عمله، وتحديد تطبيقاته المختلفة، ومناقشة التحديات والفرص المرتبطة به. كل ما تحتاجه للمشاركة هو فهم أساسي لمبادئ التعلم الآلي والتعلم العميق. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-NP-01+V1 3. بصمة الإصبع الرقمية مع Morpheus تقدم هذه الدورة التي مدتها ساعة واحدة للمشاركين كيفية تطوير ونشر سير عمل الذكاء الاصطناعي لبصمة الإصبع الرقمية من NVIDIA، مما يوفر رؤية كاملة للبيانات ويقلل بشكل كبير من الوقت اللازم لاكتشاف التهديدات. سيكتسب المشاركون خبرة عملية مع إطار عمل NVIDIA Morpheus AI، المصمم لتسريع تطبيقات الذكاء الاصطناعي القائمة على وحدة معالجة الرسومات لتصفية ومعالجة وتصنيف كميات كبيرة من بيانات الأمن السيبراني المتدفقة. بالإضافة إلى ذلك، سيتعلمون عن NVIDIA Triton Inference Server، وهي أداة مفتوحة المصدر تسهل النشر الموحد وتنفيذ نماذج الذكاء الاصطناعي عبر أحمال العمل المتنوعة. لا توجد متطلبات مسبقة مطلوبة لهذا البرنامج التعليمي، على الرغم من أن الإلمام بمفاهيم الأمن السيبراني الدفاعية وسطر أوامر Linux مفيد. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+T-DS-02+V2/ 4. بناء دماغ في 10 دقائق تتعمق هذه الدورة في أساسيات الشبكات العصبية، مستفيدة من الرؤى البيولوجية والنفسية. وتتمثل أهدافها في توضيح كيفية استخدام الشبكات العصبية للبيانات لتعلم وفهم المبادئ الرياضية التي تقوم عليها وظيفة الخلايا العصبية. وبينما يمكن لأي شخص تنفيذ الكود المقدم لمراقبة عملياته، فمن المستحسن أن يكون لديك فهم جيد لمفاهيم برمجة Python 3 الأساسية – بما في ذلك الوظائف والحلقات والقواميس والمصفوفات. بالإضافة إلى ذلك، يوصى أيضًا بالإلمام بحساب خطوط الانحدار. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+T-FX-01+V1/ 5. مقدمة إلى CUDA تتعمق هذه الدورة في أساسيات كتابة نوى CUDA عالية التوازي والمصممة للتنفيذ على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA. يمكن للمرء أن يكتسب الكفاءة في العديد من المجالات الرئيسية: إطلاق نوى CUDA متوازية بشكل كبير على وحدات معالجة الرسومات NVIDIA، وتنظيم تنفيذ الخيوط المتوازية لمعالجة مجموعات البيانات الكبيرة، وإدارة عمليات نقل الذاكرة بكفاءة بين وحدة المعالجة المركزية ووحدة معالجة الرسومات، والاستفادة من تقنيات تحديد الملفات الشخصية لتحليل وتحسين أداء كود CUDA. إليك الرابط لمعرفة المزيد عن الدورة – https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-AC-01+V1 6. بناء دماغ في 10 دقائق تتعمق هذه الدورة في أساسيات الشبكات العصبية، مستفيدة من الرؤى البيولوجية والنفسية. أهدافها هي توضيح كيفية استخدام الشبكات العصبية للبيانات لتعلم وفهم المبادئ الرياضية التي تقوم عليها وظيفة الخلايا العصبية. بينما يمكن لأي شخص تنفيذ الكود المقدم لمراقبة عملياته، فمن المستحسن أن يكون لديك فهم جيد لمفاهيم برمجة Python 3 الأساسية – بما في ذلك الوظائف والحلقات والقواميس والمصفوفات. بالإضافة إلى ذلك، يوصى أيضًا بالإلمام بحساب خطوط الانحدار. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+T-FX-01+V1/ 7. عزز درجة الماجستير في القانون باستخدام RAG يوفر الجيل المعزز للاسترجاع (RAG)، الذي ابتكرته شركة Facebook AI Research في عام 2020، طريقة لتعزيز مخرجات LLM من خلال دمج البيانات في الوقت الفعلي والمحددة للمجال، مما يلغي الحاجة إلى إعادة تدريب النموذج. يدمج RAG وحدة استرجاع المعلومات مع مولد الاستجابة، مما يشكل بنية متكاملة. استنادًا إلى الممارسات الداخلية لشركة NVIDIA، يهدف هذا التقديم إلى توفير فهم أساسي لـ RAG، بما في ذلك آلية الاسترجاع والمكونات الأساسية ضمن إطار عمل NVIDIA AI Fundamentals. مع هذا الفهم، يمكنك البدء في استكشاف تطبيقات LLM وRAG. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:NVIDIA+S-FX-16+v1/ 8. البدء في استخدام الذكاء الاصطناعي على Jetson Nano تعمل مجموعة أدوات مطوري NVIDIA Jetson Nano على تمكين منشئي المحتوى والمطورين العصاميين وعشاق التكنولوجيا المضمنة في جميع أنحاء العالم من قدرات الذكاء الاصطناعي. يتيح هذا الكمبيوتر القوي وسهل الاستخدام تنفيذ شبكات عصبية متعددة في وقت واحد، مما يتيح تطبيقات مثل تصنيف الصور واكتشاف الكائنات وتجزئة ومعالجة الكلام. خلال الدورة، سيستخدم المشاركون دفاتر Jupyter iPython على Jetson Nano لإنشاء مشروع تصنيف التعلم العميق باستخدام نماذج الرؤية الحاسوبية. بحلول نهاية الدورة، سيكون لدى الأفراد المهارات اللازمة لتطوير تصنيف التعلم العميق ونماذج الانحدار الخاصة بهم من خلال الاستفادة من قدرات Jetson Nano. إليك الرابط لمعرفة المزيد عن الدورة – https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2 10. إنشاء أدوات معالجة المشاهد ثلاثية الأبعاد المخصصة على NVIDIA Omniverse توفر هذه الدورة إرشادات عملية حول توسيع وتحسين الأدوات ثلاثية الأبعاد باستخدام منصة Omniverse القابلة للتكيف. من خلال تدريس فريق مطوري Omniverse، سيكتسب المشاركون المهارات اللازمة لتطوير أدوات متقدمة لإنشاء عوالم افتراضية دقيقة وواقعية. من خلال التمارين ذاتية الوتيرة، سيتعمق المتعلمون في برمجة Python لإنشاء أدوات مخصصة لمعالجة المشاهد داخل Omniverse. تشمل أهداف التعلم الرئيسية تشغيل Omniverse Code وتثبيت/تمكين الامتدادات والتنقل في التسلسل الهرمي لمرحلة USD وإنشاء وحدات تحكم في الأدوات لمعالجة المقياس. تغطي الدورة أيضًا إصلاح المتلاعبين المعطلين وبناء متلاعبين بمقياس مخصص. تتضمن الأدوات المطلوبة Omniverse Code وVisual Studio Code وPython Extension. تتضمن متطلبات الأجهزة الدنيا جهاز كمبيوتر مكتبي أو محمول مزود بمعالج Intel i7 Gen 5 أو AMD Ryzen، بالإضافة إلى وحدة معالجة رسومية NVIDIA RTX Enabled مع ذاكرة 16 جيجابايت. لمعرفة المزيد عن الدورة ومعرفة المزيد، تحقق منها هنا – https://courses.nvidia.com/courses/course-v1:DLI+S-OV-06+V1/
تقدم NVIDIA دورات مجانية في الذكاء الاصطناعي لا ينبغي أن تفوتها
– الدستور نيوز