Kirish
NVIDIA, sun’iy intellekt (AI) va grafik protsessorlar (GPU) texnologiyalari bo‘yicha global yetakchi kompaniya, 2025-yilda talab yuqori bo‘lgan AI, mashinaviy o‘qitish va ma’lumotlar tahlili bo‘yicha muhim ko‘nikmalarni o‘rganish uchun to‘rtta bepul onlayn kursni taqdim etmoqda. Ushbu kurslar yangi boshlovchilar va tajribali mutaxassislar uchun mo‘ljallangan bo‘lib, karyerangizni keyingi bosqichga olib chiqish uchun noyob imkoniyatdir.
Kurslarning asosiy afzalliklari
- Barcha kurslar bepul va onlayn formatda o‘tkaziladi.
- Kurslar NVIDIA kompaniyasining yetakchi mutaxassislari tomonidan ishlab chiqilgan.
- Neyron tarmoqlardan tortib katta til modellari (LLM) kabi mavzularni qamrab oladi.
- Ba’zi kurslar dasturlash bilimiga ega bo‘lmaganlar uchun ham mos.
- Ushbu kurslarni tugatish orqali AI sohasida bilimlaringizni oshirishingiz va karyerangiz uchun yangi imkoniyatlar yaratishingiz mumkin.
NVIDIA haqida qisqacha ma’lumot
1993-yilda Jensen Xuang, Kris Malaxovskiy va Kertis Priem tomonidan asos solingan NVIDIA AQShning Santa-Klara shahrida joylashgan. Kompaniya grafik protsessorlar (GPU), dastur interfeyslari (API) va tizim modullarini ishlab chiqishga ixtisoslashgan. U o‘yinlar, ma’lumotlar tahlili, avtomobilsozlik va yuqori samarali hisoblash sohalarida yetakchi hisoblanadi.
2023-yilda NVIDIA diskret grafik protsessorlar bozorida 80,2 foizlik ulushga ega bo‘lib, AI texnologiyalari bo‘yicha ham yetakchilik qilmoqda. Kompaniya GeForce GPU, NVIDIA Shield va GeForce Now kabi mashhur mahsulot va xizmatlarni ham taqdim etadi.
Kurslar tafsilotlari
10 daqiqada neyron tarmoq yaratish
Ushbu kurs neyron tarmoqlarning biologik va psixologik asoslarini tushuntiradi. Kurs davomida ma’lumotlarni qayta ishlash va neyron tarmoqlarni o‘rgatishning asosiy tamoyillarini o‘rganasiz.
O‘rganish maqsadlari:
- O‘rganish maqsadlari:
Neyronlarning matematik asoslarini tushunish.
Sun’iy intellekt modellarini qanday o‘qitish jarayonini bilib olish. - Mavzular
Mavzular:
- Ma’lumotlarni tayyorlash.
- Neyronlarni yaratish.
- Modelni o‘qitish va baholash.
Generativ sun’iy intellekt haqida tushuncha
Generativ AI ma’lumot ichidagi naqshlarni aniqlab, yangi kontent yaratish uchun ishlatiladigan texnologiyadir. Bu ko‘plab ijodiy va professional sohalarda muhim hisoblanadi.
O‘rganish maqsadlari:
- Generativ AIni aniqlash va tushunish.
- Uning real hayotdagi qo‘llanilishi va imkoniyatlari bilan tanishish.
- Generativ AIni qo‘llashda uchraydigan qiyinchiliklarni o‘rganish.
Mavzular:
- Generativ AI bilan bog‘liq qiyinchiliklarni aniqlash.
- Mavzular:
– Generativ AI asosiy tamoyillari.
Ushbu kurs NVIDIA RAPIDS texnologiyasi yordamida ma’lumotlarni qayta ishlash tezligini oshirishga qaratilgan. Kurs kodni o‘zgartirishni talab qilmasdan, jarayonni soddalashtiradi.
O‘rganish maqsadlari:
- O‘rganish maqsadlari:
- GPU yordamida ma’lumotlarni qayta ishlash tezligini oshirish.
Mavzular:
- CPU va GPU o‘rtasida uzluksiz integratsiyani ta’minlash.
- Tezkor ma’lumotlarni qayta ishlash texnikalari.
LLM yordamida RAG agentlarini yaratish
Ushbu ilg‘or kurs katta til modellari (LLM) yordamida retrieval-augmented generation (RAG) agentlarini yaratishga bag‘ishlangan. Kurs agentlarning samaradorligini oshirish va murakkab muammolarni hal qilishda foydali bo‘lgan vositalarni birlashtirishga qaratilgan.
O‘rganish maqsadlari:
- Katta til modellari evolyutsiyasi va ulardan foydalanishni tushunish.
- RAG tizimlarini samarali ishlatishni o‘rganish.
Mavzular:
- LLMni boshqarish tamoyillari.
- Retrieval asosidagi tizimlarni takomillashtirish.
Kurslarga yozilish tartibi
Ushbu kurslardan biriga yozilish uchun NVIDIA rasmiy veb-saytiga tashrif buyuring. Kurslar video ma’ruzalar, interaktiv materiallar va yuklab olinadigan resurslarni o‘z ichiga oladi.
Xulosa
NVIDIA tomonidan taqdim etilgan bepul AI kurslari har qanday darajadagi o‘quvchilar uchun noyob imkoniyatdir. Ushbu kurslar orqali zamonaviy sun’iy intellekt ko‘nikmalarini egallashingiz va karyerangizni 2025-yilda yangi bosqichga olib chiqishingiz mumkin. Bugunoq yozilib, kelajagingiz sari birinchi qadamni tashlang!
Fikr bildirish