掌握 NVIDIA AI 基础设施和运营：NCA-AIIO

P4 |视频：h264，1920×1080 |音频：AAC、44.1 KHz、2 Ch
级别：初级 |类型： 电子学习 |语言： 英语 |时长：5堂课（1小时57分钟）

你将学到什么

✓ AI 计算基础设施和操作的基础知识。
✓ 区分 AI、机器学习和深度学习概念
✓ 了解 GPU 与 CPU 架构以及何时使用每种架构
✓ 解释 NVIDIA GPU 技术，包括 MIG、NVLink 和 Tensor Core
✓ 选择合适的 NVIDIA 平台进行训练与推理
✓ 使用 DCGM 监控 GPU 集群并进行故障排除
✓ 使用 Kubernetes 和 GPU Operator 管理容器编排

要求

● 无需具备任何编程知识。

描述

关于本课程
本课程包含人工智能的使用。此综合认证准备课程旨在帮助您从零知识到为 NVIDIA 认证助理：AI 基础设施和运营 (NCA-AIIO) 认证做好考试准备。您将通过精心构建的学习旅程掌握所有三个考试领域：AI 基础设施 (40%)、基本 AI 知识 (38%) 和 AI 运营 (22%)，平衡基础概念与实践理解。
NCA-AIIO 认证是入门级证书，可验证您对 AI 计算基础设施和运营的基础知识。无论您是希望转向 AI 的 IT 专业人士、想要了解 GPU 工作负载的系统管理员，还是该领域的全新人员，本课程都将为您提供自信通过 50 个问题、60 分钟考试所需的一切。
通过引人入胜的类比、真实场景、动手概念练习和考试式练习题，您将积累 NVIDIA GPU 架构、数据中心基础设施、AI/ML 基础知识和生产运营方面的专业知识。每一章都直接对应官方考试目标，确保完整覆盖，没有间隙。
您将学到什么
区分 AI、机器学习和深度学习概念了解 GPU 与 CPU 架构以及何时使用每种架构解释 NVIDIA GPU 技术，包括 MIG、NVLink 和 Tensor Core 为特定工作负载设计和配置 AI 硬件堆栈选择适当的 NVIDIA 平台进行训练与推理计算 AI 工作负载的资源需求使用 DCGMManage 监控 GPU 集群并进行故障排除使用 Kubernetes 和 GPU Operator 进行容器编排将 MLOps 原则应用于生产 AI 系统解释性能指标并响应操作事件
课程章节
• AI 革命：现代智能的基础掌握构成 NCA-AIIO 考试支柱的 AI、ML 和深度学习的核心概念·90 分钟
• NVIDIA 的 AI 军械库：硬件、软件和架构深入了解了解 NVIDIA GPU 架构、软件堆栈以及如何选择适合任何工作负载的平台 · 120 分钟
• 构建 AI 数据中心：基础设施设计和可扩展性设计、配置和扩展 AI 基础设施，包括网络、存储、电源和虚拟化 · 120 分钟
• AI 卓越运营：监控、编排和 MLOps 掌握生产 AI 系统，包括 GPU 监控、作业调度、容器编排和运营最佳实践 · 120 分钟
• NCA-AIIO 考试掌握：策略、实践和期末复习综合考试准备包含完整的练习题、时间管理策略和最后一刻的复习 · 90 分钟

本课程适合谁

■ 系统管理员
■ 入门级工程师
■ 人工智能和基础设施初学者
■ 人工智能经理
■ 人工智能开发人员