大家好,我是 Jack。

说到英伟达,你第一个想到的是什么?

高中,我用配备 NVIDIA 显卡的电脑,打游戏。

大学,我用配备 NVIDIA 显卡的电脑,学人工智能。

N 卡是个好东西,游戏学习两不误,这也是很多人选择 N 卡的原因。

吹一句老黄是“AI狂人”、“DL布道者”一点儿也不为过。

年年性能炸裂的新 GPU,推动了各个相关行业的发展。

最近,我在逛英伟达网站偶然发现:他们好像在搞事!

他们把为入门开发者准备的 AI 教程,汉化发布。

这些基础课,可以帮助新手快速入门。

除了基础课,还有很多进阶的内容。

这要是简简单单的出个教程,那也没什么,毕竟是发明 CUDA 的公司,没有人比他们更懂 CUDA。

很多国内外的大公司,也都有自己的免费课程。

公开课学完了,还有个官方证书:

但英伟达,这一波,可不仅仅是放出培训课这么简单

经过我学习测试发现,英伟达为每一门课程,都配备了在线开发环境

意思就是:他们免费给你显卡(GPU加速卡)用

他们的教程,无论是免费的,还是付费的,只要学习,就提供云端的 GPU 开发环境,并且这个环境是根据教程配置好的。

学习的热情,往往会被繁琐的环境配置所浇灭,但英伟达没有这个问题。

他们提前配置好了,每一门课,用对应的云端 GPU 开发环境即可。

可以让我们更专注于学习算法、程序本身,这对初学者太友好了

相当于免费给你用 GPU 显卡去学习,还帮你配置好开发环境。

英伟达,永远滴神!

URL:了解 AI:NVIDIA AI 基础学习入门 | NVIDIA

我出过非常多的有趣而又有意义的 AI 算法。

有趣的背后,是需要很多知识去支撑的,对算法感兴趣的小伙伴,可以看看英伟达的官方教程。

对于我而言,他们的公开课比较吸引我的是 CUDA 加速课程和 Jeston 系列课程。

CUDA 是英伟达开发的,也是他们的核心技术,没有人比英伟达更懂 CUDA 了

这两年,移动端算法落地的项目越来越多了,这是一个大趋势。

学术界探索,工业界落地,工业界越来越多的需求,需要移动端算法部署能力。

做过类似项目的小伙伴,应该都知道,想要性能好点的移动端设备,那就是 Jeston 系列的芯片,配合着 CUDA 优化加速方案,可以满足绝大多数的应用场景。

2017 年,我还在读研的时候,就用过他们的 Jeston TX1。

当时,Jeston 相关的技术博客太少太少了,资料也少得可怜,跟老师做的项目还要用,我就只能是边学边做。

为了方便后来者快速入门,我就写了一个 Jeston 系列的栏目,比较基础的使用教程。

时间过得真快,这一晃 5 年过去了。

英伟达官方视频教程都有了,爷青结!

除了一些公开课,还有类似圆桌会议的内容。

业界一些大佬的小组讨论,很有借鉴意义,帮我们指引 AI 职业生涯的方向。

具体的内容就不啰嗦了,感兴趣的可以自己去看,很不错的官方视频。

哦,对了,英伟达还有个 DLI 奖学金计划,学习就有机会获得奖学金,香就完事了。

最后我就问一句:

话说英伟达官方看到我这么吹了,将来 40 系显卡能给我打个折扣不?

在线等, 挺急的。

最后,再说下英伟达的官方公开课地址。

了解 AI:NVIDIA AI 基础学习入门 | NVIDIA


最后再送大家一本,帮助我拿到 BAT 等一线大厂 offer 的数据结构刷题笔记,是一位 Google 大神写的,对于算法薄弱或者需要提高的同学都十分受用:

谷歌和BAT大佬的刷题笔记,看完秒杀80%的算法题!

以及我整理的 BAT 算法工程师学习路线,书籍+视频,完整的学习路线和说明,对于想成为算法工程师的,绝对能有所帮助:

我是如何成为算法工程师的,超详细的学习路线

别光收藏,来个赞哦,笔芯~

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