GTC における AI トレーニングと認定取得

耐障害性のあるイーサネット管理ネットワークの構築、InfiniBand の検証、NMX-C による NVLink™ の設定方法を学ぶことができます。これらのスキルはすべて、 NVIDIA AI ネットワーク認定試験の準備に役立ちます。

データの準備から本番環境での拡張にまで、特定の要件に合わせてカスタマイズされたソブリン AI システムの開発、デプロイ、運用する方法が学べます。

ロボティクスやヘルスケアなどの実際の応用に向けた、高度なフュージョン技術、OCR、NVIDIA AI Blueprint を活用して複数のデータ タイプにわたって推論するニューラル ネットワーク エージェントを構築する方法を学びます。

テキスト生成から文書分析、チャットボットに至るタスクをサポートするため、最新のプロンプト エンジニアリング手法、NVIDIA NIM™、LangChain を駆使して効果的な LLM を活用したアプリケーションを構築する方法を学びます。

本番環境で利用可能なドメイン固有のエージェント ソリューションを構築するための、NVIDIA NeMo™ Agent Toolkit、NIM、NVIDIA AI スタックを活用して、資産ライフサイクル管理の観察可能かつ拡張可能なマルチエージェント ワークフローを構築する方法を学びます。

大規模 AI モデルで高スループットかつ低レイテンシな本番環境パフォーマンスを達成するため、コンテナー化されたワークフロー、Kubernetes、最新の最適化技術を活用して大規模に LLM 推論をデプロイし、最適化する方法を学びます。

製造業、ロボティクス、フィジカル AI で活用される拡張可能な 3D データ パイプラインを構築しながら、コンポジション アークや USD Python スクリプトを含む OpenUSD のコアとなる基本原理を学びます。 USD の専門知識を証明するために、「NVIDIA-Certified Professional: OpenUSD Development」試験の受験準備をしましょう。

シミュレーションと現実世界との間の技術によって、ロボット学習と現実世界の自動化を高速化する方法を学びながら、NVIDIA Isaac Sim™、Isaac Lab、Jetson Thor™ を活用し、ロボット ポリシーの訓練、検証、展開をエンドツーエンドで体験することができます。

CPU 依存のワークフローを高性能 GPU パイプラインに変換するため、CUDA Python と CuPy、cuDF、カスタム カーネル開発を習得しながら、高速かつ拡張可能な GPU アクセラレーテッド アプリケーションを、 Python だけを使って構築する方法を学びます。