Kursy NVIDIA dotyczące sztucznej inteligencji: ścieżka nauki i opcje na rok 2026

Kurs NVIDIA AI to program szkoleniowy, który można realizować we własnym tempie lub pod okiem instruktora, oferowany przez Deep Learning Institute firmy NVIDIA. Kurs ten pozwala zdobyć praktyczne umiejętności w takich dziedzinach, jak uczenie głębokie, zastosowania dużych modeli językowych (LLM) oraz obliczenia przyspieszane przez procesory graficzne (GPU). Niektóre kursy dla początkujących są bezpłatne, natomiast bardziej zaawansowane kursy techniczne są płatne, a wybrane z nich kończą się uzyskaniem certyfikatu kompetencji. W niniejszym przewodniku wyjaśniono, jakie kursy są dostępne, ile kosztują, w jakiej kolejności należy je realizować oraz jak ocenić, czy pasują one do Twojej ścieżki kariery lub planu szkoleniowego Twojego zespołu.

Jakie rodzaje kursów NVIDIA dotyczących sztucznej inteligencji są dostępne?

Firma NVIDIA dzieli swoje szkolenia na kursy do samodzielnej nauki, warsztaty prowadzone przez instruktorów, ścieżki edukacyjne oraz certyfikaty. Każdy format służy innemu celowi, więc wybór odpowiedniego od samego początku pozwala zaoszczędzić czas i pieniądze.

Zgodnie z informacjami zamieszczonymi na stronie NVIDIA poświęconej szkoleniom do samodzielnej nauki, czas trwania kursów waha się od dwóch godzin w przypadku kursów poświęconych konkretnej technologii lub technice do ośmiu godzin w przypadku kompleksowych projektów, a wybrane kursy kończą się uzyskaniem certyfikatu kompetencji. Formaty te można podzielić w następujący sposób:

• Kursy do samodzielnej nauki: lekcje dostępne na żądanie z praktycznymi ćwiczeniami, przeznaczone dla osób pracujących zawodowo.
• Warsztaty prowadzone przez instruktorów: sesje na żywo dla zespołów, które potrzebują praktycznych ćwiczeń pod okiem instruktora oraz ustalonego harmonogramu.
• Ścieżki edukacyjne: starannie dobrane sekwencje grupujące kursy według ról lub tematów, takich jak generatywna sztuczna inteligencja i modele językowe (LLM).
• Certyfikaty: Egzaminy potwierdzające umiejętności po zdobyciu doświadczenia w korzystaniu z narzędzi.

NVIDIA prowadzi również centrum ścieżek edukacyjnych i ścieżek certyfikacyjnych, które obejmuje kwalifikacje w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji oraz inne ścieżki techniczne. Zapoznanie się z nim na początku pomoże Ci zrozumieć, gdzie dany kurs wpisuje się w szerszy proces nauki.

Czy kursy NVIDIA dotyczące sztucznej inteligencji są bezpłatne?

Niektóre kursy NVIDIA dotyczące sztucznej inteligencji są bezpłatne, ale większość praktycznych kursów technicznych jest płatna. Bezpłatna oferta sprawdza się dobrze jako etap wstępny przed podjęciem decyzji o wydaniu pieniędzy.

NVIDIA wymienia kurs „AI for All: From Basics to Gen AI Practice” jako bezpłatny kurs trwający 2,5 godziny. Obejmuje on podstawy i stanowi sensowny punkt wyjścia dla profesjonalistów, którzy dopiero zaczynają przygodę z tą dziedziną, lub menedżerów, którzy potrzebują wspólnego słownictwa przed zatwierdzeniem większej inwestycji w szkolenia.

Kursy płatne mają spójną strukturę cenową na tej samej stronie ścieżki edukacyjnej. Poniższa tabela zawiera podsumowanie opcji dotyczących generatywnej sztucznej inteligencji i modeli LLM wymienionych na tej stronie:

Ceny i dostępność ulegają zmianom, dlatego przed sporządzeniem budżetu należy sprawdzić aktualne informacje na stronie NVIDIA poświęconej ścieżkom edukacyjnym w zakresie generatywnej sztucznej inteligencji i modeli LLM.

Od którego kursu NVIDIA dotyczącego sztucznej inteligencji warto zacząć?

Zacznij od kursu, który odpowiada Twojej obecnej roli, a nie od tego z najbardziej imponującym tytułem. Menedżer produktu, programista i administrator infrastruktury potrzebują różnych pierwszych kroków.

Własna ścieżka edukacyjna firmy NVIDIA wyznacza jedną ważną granicę: szkolenia dla programistów tworzących i optymalizujących rozwiązania są oddzielone od szkoleń dla administratorów konfigurujących i obsługujących infrastrukturę AI. Zanim wybierzesz kurs, zdecyduj, po której stronie tej granicy chcesz się znaleźć.

Skorzystaj z poniższego przewodnika decyzyjnego:

1. Brak doświadczenia technicznego lub menedżer oceniający sztuczną inteligencję: Zacznij od bezpłatnego kursu „AI for All”, a następnie zapoznaj się z podstawowymi materiałami szkoleniowymi firmy NVIDIA dotyczącymi sztucznej inteligencji agentycznej, fizycznej oraz innymi przeglądami tematycznymi.
2. Programista początkujący w dziedzinie uczenia maszynowego: Przejdź przez kurs „Getting Started With Deep Learning”, a następnie przejdź do inżynierii promptów.
3. Programista tworzący produkty oparte na modelach LLM: Przejdź do kursu „Tworzenie aplikacji LLM z wykorzystaniem inżynierii promptów”, a następnie do kursu „Tworzenie agentów RAG z wykorzystaniem modeli LLM”.
4. Programista z działającymi prototypami RAG: Weź udział w kursie „Ocena systemów RAG i wyszukiwania semantycznego”, aby dowiedzieć się, jak mierzyć i poprawiać jakość wyszukiwania.
5. Inżynier kreatywny lub zajmujący się wizją komputerową: Wybierz kurs „Generatywna sztuczna inteligencja z wykorzystaniem modeli dyfuzyjnych”.

Jeśli chcesz uzyskać szerszy przegląd dostępnych opcji przed podjęciem decyzji, zapoznaj się z przeglądem szkoleń NVIDIA w zakresie sztucznej inteligencji przygotowanym przez MammothClub, w którym porównano programy prowadzone przez dostawców z innymi formatami szkoleń.

Czego uczy ścieżka „Generatywna sztuczna inteligencja i LLM”?

Ścieżka „Generatywna sztuczna inteligencja i LLM” uczy, jak przejść od podstaw modeli do gotowych do wdrożenia aplikacji, wykorzystując techniki wyszukiwania i oceny, na których opierają się systemy produkcyjne. Każdy kurs stanowi kolejny poziom w stosunku do poprzedniego.

Podstawy głębokiego uczenia. Kurs „Pierwsze kroki z głębokim uczeniem” – trwający 8 godzin i kosztujący 90 dolarów – pozwala opanować słownictwo związane z sieciami neuronowymi. Bez niego kolejne kursy mogą sprawiać wrażenie, jakby polegały na mechanicznym kopiowaniu poleceń, a nie na ich zrozumieniu.

Inżynieria promptów dla aplikacji. Kurs „Tworzenie aplikacji LLM z wykorzystaniem inżynierii promptów”, również trwający 8 godzin i kosztujący 90 dolarów, omawia, jak strukturyzować prompty i łączyć wywołania modeli w oprogramowaniu, zamiast wpisywać zapytania w oknie czatu.

Generowanie wzbogacone o wyszukiwanie (RAG). Kurs „Tworzenie agentów RAG z wykorzystaniem modeli LLM”, również trwający 8 godzin i kosztujący 90 dolarów, pokazuje, jak połączyć model z własnymi dokumentami, tak aby odpowiedzi były oparte na danych firmowych. Strona NVIDIA poświęcona sztucznej inteligencji dla programistów grupuje powiązane ścieżki edukacyjne dotyczące tworzenia agentów AI i agentów RAG przy użyciu narzędzi i technologii tej firmy.

Ocena. Kurs „Ocena systemów RAG i wyszukiwania semantycznego” trwa 3 godziny i kosztuje 30 dolarów. Jest to najmniej efektowny kurs na tej ścieżce, ale prawdopodobnie najbardziej przydatny dla zespołów wprowadzających na rynek rzeczywiste produkty, ponieważ niezmierzony system wyszukiwania po cichu traci na jakości.

Generowanie obrazów. Kurs „Generatywna sztuczna inteligencja z wykorzystaniem modeli dyfuzyjnych” trwa 8 godzin i kosztuje 90 dolarów. Jest przeznaczony dla osób pracujących z obrazami syntetycznymi, a nie z tekstem.

Jak uzyskać certyfikat NVIDIA AI?

Certyfikat NVIDIA uzyskuje się poprzez zdobycie praktycznego doświadczenia w korzystaniu z narzędzi NVIDIA, wybór certyfikatu odpowiadającego pełnionej roli oraz zdanie odpowiedniego egzaminu. Certyfikaty ukończenia kursów i certyfikaty oparte na egzaminach to dwie różne rzeczy.

Certyfikat kompetencji, przyznawany po ukończeniu wybranych kursów do samodzielnej nauki, potwierdza, że wykonałeś zadania. Egzamin certyfikacyjny potwierdza Twoje umiejętności w odniesieniu do określonego standardu i ma większe znaczenie dla pracodawców. Katalog ścieżek edukacyjnych firmy NVIDIA zawiera ścieżki z zakresu sztucznej inteligencji i nauki o danych, platform DGX i HGX, sieci oraz narzędzi programowych, więc wybór certyfikatu zależy od tego, czy zajmujesz się tworzeniem modeli, infrastrukturą czy operacjami.

Praktyczna sekwencja wygląda następująco:

1. Określ docelową rolę i odpowiadający jej certyfikat.
2. Ukończ odpowiednie kursy z danej ścieżki edukacyjnej wraz z ćwiczeniami laboratoryjnymi.
3. Zrealizuj co najmniej jeden niewielki projekt, w którym wykorzystasz narzędzia w praktyce.
4. Zapoznaj się z celami egzaminu i uzupełnij braki, rozwiązując pytania ćwiczeniowe.
5. Umów się na egzamin dopiero wtedy, gdy wyniki ćwiczeń będą konsekwentnie dobre.

Przed zaplanowaniem harmonogramu sprawdź aktualną listę egzaminów i format egzaminów firmy NVIDIA, ponieważ wymagania dotyczące certyfikatów ulegają zmianom w miarę upływu czasu.

Czy certyfikacja NVIDIA w zakresie sztucznej inteligencji jest tego warta?

Certyfikacja NVIDIA AI jest warta uwagi, jeśli Twoja praca wiąże się z wykorzystaniem sprzętu lub oprogramowania firmy NVIDIA, a znacznie mniej – jeśli tak nie jest. Certyfikat ten świadczy o kompetencjach związanych z konkretnym dostawcą, co w niektórych sytuacjach rekrutacyjnych jest cennym atutem, a w innych nie ma większego znaczenia.

Zazwyczaj opłaca się, gdy:

• Ubiegasz się o stanowiska związane z infrastrukturą AI, obliczeniami na procesorach graficznych (GPU) lub optymalizacją modeli.
• Twój pracodawca lub klienci korzystają z platform NVIDIA.
• Potrzebujesz uznanego certyfikatu, aby wesprzeć przejście ze stanowiska niezwiązanego ze sztuczną inteligencją na stanowisko powiązane z tą dziedziną.

Ma to zazwyczaj mniejsze znaczenie, gdy:

• Twoja praca polega głównie na tworzeniu rozwiązań bez kodowania lub opartych na promptach, przy niewielkim kontakcie z podstawową infrastrukturą.
• Potrzebujesz certyfikatu niezależnego od dostawcy do ról obejmujących kilku dostawców usług w chmurze i modeli.
• Nie posiadałeś jeszcze niezbędnych umiejętności i masz nadzieję, że odznaka je zastąpi.

Dla osób zmieniających ścieżkę kariery najsilniejszym sygnałem jest certyfikat w połączeniu z projektem w portfolio, który pokazuje praktyczne zastosowanie umiejętności. Sam odznak wywołuje pytanie: „co stworzyłeś?”.

Który certyfikat NVIDIA w zakresie sztucznej inteligencji jest najlepszy?

Najlepszy certyfikat NVIDIA to taki, który odpowiada Twoim celom zawodowym – nie ma jednego uniwersalnego zwycięzcy. Certyfikat z zakresu sztucznej inteligencji generatywnej jest odpowiedni dla programistów aplikacji, natomiast certyfikaty dotyczące infrastruktury i sieci – dla administratorów.

Dopasuj certyfikat do swojej roli:

• Programiści aplikacji i inżynierowie uczenia maszynowego: Wybierz ścieżkę dotyczącą generatywnej sztucznej inteligencji lub modeli LLM i przygotuj się do pracy z RAG oraz agentami.
• Analitycy danych: Wybierz ścieżki związane ze sztuczną inteligencją i nauką o danych.
• Pracownicy ds. infrastruktury i operacji: zapoznajcie się ze ścieżkami dotyczącymi platform DGX, HGX oraz sieci.
• Kierownicy: Certyfikacja rzadko jest wymagana. Kursy podstawowe zapewniają wystarczającą biegłość, aby oceniać propozycje i ustalać realistyczne oczekiwania.

Przed dokonaniem wyboru zapoznaj się z aktualną listą egzaminów w centrum edukacyjnym NVIDIA, ponieważ certyfikaty są z czasem dodawane i aktualizowane.

Jak zespoły mogą wdrożyć szkolenia NVIDIA na dużą skalę?

Zespoły najlepiej skalują szkolenia NVIDIA, dzieląc pracowników na poziomy ról, wyznaczając wspólny poziom wyjściowy oraz monitorując postępy w realizacji rzeczywistego projektu. Zakup licencji bez planu zazwyczaj skutkuje nieukończonymi kursami.

Praktyczny sposób wdrożenia dla menedżera:

1. Ustal wspólny poziom wyjściowy dla wszystkich. Przydziel bezpłatny kurs podstawowy, aby cała grupa posługiwała się tą samą terminologią.
2. Podziel pracowników na poziomy według ról. Programiści przechodzą 8-godzinne kursy techniczne, administratorzy wybierają ścieżki dotyczące infrastruktury, a osoby decyzyjne ograniczają się do poziomu ogólnego.
3. Powiąż naukę z konkretnym rezultatem. Projekt pilotażowy, taki jak wewnętrzny asystent dokumentacyjny zbudowany z wykorzystaniem podejścia RAG, daje pracownikom motywację do ukończenia szkolenia i zastosowania zdobytej wiedzy w praktyce.
4. Należy realistycznie zaplanować budżet. Przy cenie 90 dolarów za 8-godzinny kurs ścieżka szkoleniowa dla programistów składająca się z czterech kursów kosztuje około 300–360 dolarów na osobę, nie uwzględniając warsztatów, dlatego należy zaplanować zarówno czas na praktyczne ćwiczenia, jak i związane z nimi opłaty.
5. Mierz wyniki. Śledź liczbę uzyskanych certyfikatów, wdrożonych projektów pilotażowych i zaoszczędzonego czasu, a nie liczbę godzin spędzonych na oglądaniu materiałów.

Centrum szkoleniowe NVIDIA zawiera również listę warsztatów prowadzonych przez instruktorów, które warto rozważyć, gdy cały zespół potrzebuje tych samych materiałów w tym samym terminie.

Jakie luki pozostawiają kursy dostawców i jak je wypełnić?

Kursy organizowane przez dostawców zapewniają dogłębną znajomość ich stosu technologicznego, więc zazwyczaj konieczne są osobne ćwiczenia z języka Python, generowania promptów dla różnych modeli oraz automatyzacji, aby móc wykorzystać tę wiedzę w praktyce. To właśnie planowanie rozwoju tych dodatkowych umiejętności sprawia, że certyfikat przekłada się na kompetencje przydatne w pracy.

Typowe luki i sposoby ich wypełnienia:

• Biegłość w programowaniu. Kursy techniczne firmy NVIDIA zakładają, że potrafisz czytać i pisać w języku Python. Jeśli Twoja znajomość tego języka jest niepewna, ustrukturyzowana ścieżka nauczania podstaw programowania w języku Python zapewni Ci najpierw niezbędną podstawę.
• Tworzenie promptów niezależnych od modelu. Zespoły produkcyjne często współpracują z kilkoma dostawcami. Kurs dotyczący inżynierii promptów w Gemini poszerza wiedzę zdobytą podczas kursu inżynierii promptów firmy NVIDIA.
• Automatyzacja przepływu pracy. Podłączenie modelu do rzeczywistych systemów to osobna umiejętność, omawiana w materiałach takich jak automatyzacja AI z wykorzystaniem n8n, języka Python i nowoczesnych przepływów pracy.
• Ćwiczenia egzaminacyjne. Rozwiązywanie zadań i próby na czas są bardziej pomocne niż ponowne czytanie notatek. Kursy certyfikacyjne MammothClub zawierają materiały zorientowane na praktykę, przygotowujące do uzyskania certyfikatu.

Osoby porównujące oferty różnych dostawców mogą również uznać przewodnik MammothClub po najlepszych kursach z zakresu sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego za przydatny przy podejmowaniu decyzji, jakie kursy połączyć z ścieżką szkoleniową firmy NVIDIA.

Aby w uporządkowany sposób wypełnić te luki, członkostwo Mammoth Club Unlimited zapewnia roczny dostęp do ponad 3000 kursów, ścieżek certyfikacyjnych, egzaminów próbnych, narzędzi i zasobów cyfrowych.

Jak opracować plan nauki w oparciu o kurs NVIDIA dotyczący sztucznej inteligencji?

Opracuj plan, zaczynając od terminu końcowego: wybierz docelowy rezultat, podziel kursy na tygodniowe bloki i zakończ każdy z nich małym projektem. Stały harmonogram jest lepszy niż nieokreślone zamiary.

Przykładowy ośmiotygodniowy plan dla programisty:

• Tydzień 1: Bezpłatny kurs podstawowy i przegląd ścieżki nauki.
• Tygodnie 2–3: „Pierwsze kroki z uczeniem głębokim” – jedna sesja na lekcje, a druga na ćwiczenia.
• Tygodnie 4–5: Kurs inżynierii promptów, zakończony stworzeniem małej, działającej aplikacji.
• Tygodnie 6–7: Kurs dotyczący agentów RAG, z wykorzystaniem własnych dokumentów jako źródła danych.
• Tydzień 8: Kurs poświęcony ocenie, a następnie pisemne podsumowanie tego, co system robi dobrze, a co źle.

Każdy 8-godzinny kurs podziel na dwie lub trzy sesje zamiast jednej maratonowej sesji, ponieważ ćwiczenia praktyczne wymagają rozłożenia w czasie. Rób notatki na temat każdego napotkanego błędu, ponieważ te same pomyłki powtarzają się w projektach i scenariuszach egzaminacyjnych. Zadbaj o to, aby projekt końcowy był publicznie dostępny lub nadawał się do prezentacji, ponieważ stanie się on dowodem, który pokażesz rekruterowi lub swojemu przełożonemu.

Często zadawane pytania

Czy certyfikaty z kursów NVIDIA mają znaczenie dla pracodawców?

Certyfikat kompetencji potwierdza ukończenie kursu i wykonanie zawartych w nim ćwiczeń, co jest pozytywnym sygnałem, ale nie stanowi dowodu posiadania dogłębnych umiejętności. Połączenie go z projektem, który możesz zaprezentować, lub z certyfikatem opartym na egzaminie znacznie wzmacnia Twoją pozycję.

Czy mogę uczestniczyć w kursach NVIDIA dotyczących sztucznej inteligencji bez przygotowania technicznego?

Tak, jeśli chodzi o materiały podstawowe. Bezpłatny kurs „AI for All” ma na celu wykształcenie podstawowej biegłości, ale 8-godzinne kursy techniczne zakładają swobodę w programowaniu, więc jeśli planujesz kontynuować naukę, najpierw rozwijaj umiejętności w języku Python.

Ile czasu zajmuje ukończenie pełnej ścieżki poświęconej generatywnej sztucznej inteligencji?

Wymienione kursy obejmują łącznie około 35 godzin zajęć, więc większość osób pracujących zawodowo może je ukończyć w ciągu kilku tygodni, poświęcając na to kilka godzin tygodniowo. Należy przeznaczyć dodatkowy czas na projekty i przygotowanie do egzaminów.

Wybierz z powyższej tabeli jeden kurs odpowiadający Twojej roli i zaplanuj w kalendarzu pierwszą sesję jeszcze w tym tygodniu. Jeśli szukasz jednego, uporządkowanego miejsca, w którym możesz zapoznać się z językiem Python, technikami generowania treści, automatyzacją oraz ćwiczeniami egzaminacyjnymi związanymi ze szkoleniami dostawców, członkostwo Mammoth Club Unlimited zapewnia dostęp do kursów, laboratoriów i egzaminów próbnych w ramach jednego rocznego planu. MammothClub jest stworzony dla profesjonalistów i zespołów, które chcą osiągać wymierne postępy, więc zacznij od wyboru planu i zamień każdy certyfikat w osiągnięcie, którym możesz się pochwalić.