教学套件（Teaching Kits）是 DLI 为高校教师轻松开设和教授 AI 等先进技术的课程而打造。由 NVIDIA 专家与世界顶尖大学合作开发的教学工具包，覆盖生成式 AI、深度学习、加速计算、边缘 AI 与机器人、数据科学、科学与工程六大热门主题，注重理论与实践相结合，均包含电子版教学大纲、讲义 PPT、实验方案和测试题目。
教师点击这里免费申请后，一周左右将收到回复和下载链接。遇到问题，可以查看申请流程的图文说明，或微信联系 NVIDIALearn。
对忙碌的教职人员而言，开发新的教学课件，如课程幻灯片和动手实验等，通常需要花费大量的时间。教学套件提供完备的素材，可以显著缩短讲师的课程内容开发时间。
添置新的教学材料和教学用品成本高，对学生进入该领域学习构成一定的阻碍。教学套件通过提供大量免费的 DLI 在线课程资源，为教师和学生提供云端的 GPU 实验环境。
许多科技公司提供的行业或专业培训材料中，少有体系化的基础课程和学术理论。NVIDIA 与学术界合作伙伴共同开发的教学套件，将最新的行业趋势、GPU 架构及应用，与学术界的基础理论和教学方法有机结合起来
教师需要不断自我提升专业知识来教授技术，以及选择最适合教学的平台和资源。教学套件计划提供来自 NVIDIA 和 NVIDIA 教育从业者社区的支持、会议交流、入门指南、网络研讨会，以及供大家反馈和提出问题的开放式沟通渠道等服务。
此教学套件由 NVIDIA 与达特茅斯学院的助理教授 Sam Raymond 共同开发，在快速发展的生成式人工智能领域，为新一代专业人士提供所需的技能和知识，通过使用 NVIDIA GPU 进行实际操作实验，探索生成式人工智能的实践应用，包括大语言模型（LLMs）、用于图像和视频的扩散模型、多模态 LLM 架构、分布式模型训练和加速推理。
此教学套件由 NVIDIA 与纽约大学 (NYU) 的 Yann LeCun 教授及其团队共同开发，利用最新的计算框架和技术探索初级至高级的深度学习技术，包含图像分类、生成式对抗网络 (GAN) 和自然语言处理 (NLP)。
教学套件由 NVIDIA 与伊利诺伊大学 (UIUC) 的 Wen-Mei Hwu 教授及其团队，以及特拉华大学的 Sunita Chandrasekaran 教授及其团队共同开发，涵盖初级至高级的加速计算技术，例如并行编程 API、编程工具和技术、并行算法原理和模式，以及处理器架构特性和限制。
NVIDIA、牛津大学和马里兰大学巴尔的摩分校（UMBC）协作开发。您可以将最新的边缘 AI 和机器人技术，教授给计算机科学、工程和其他诸多学科的本科及研究生。六个模块可选择整体或部分使用。
此教学套件由 NVIDIA 与佐治亚理工学院 (Georgia Tech) 和 Prairie View A&M 大学合作开发，聚焦应用 RAPIDS™ 框架的 GPU 加速算法和数据科学技术。课程内容在开发时还融入了文化意识，以解决数据科学中的偏见和公平等问题。
与 George Karniadakis 教授及其布朗大学团队共同开发的深度学习科学与工程教学套件使新一代工程师和科学家能够利用 AI 实现工程和科学领域的创新。该套件有专门的 Physics-ML 模块，因为它有可能改变跨学科的 HPC 模拟工作流程，包括计算流体动力学、生物医学、结构力学和计算化学。
NVIDIA 教学套件由 NVIDIA 与大学教职人员共同开发，提供的内容可帮助教师将 GPU 知识融入到课程中，并呈现 AI 就绪的内容。免费学习 DLI 在线课程，师生们将有机会获得 NVIDIA 培训证书，为职业发展提供技能证明。
NVIDIA 与顶尖大学合作，共同开发 DLI 教学套件内容，将基础学术理论和最前沿的技术资源有机结合。
