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、图形与 Omniverse、科学与工程七大热门主题，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。
此教学套件由 NVIDIA 与布朗大学的 George Karniadakis 教授及其团队共同开发，专门设置了关于物理引导的机器学习（physics-ML）模块，因为该技术有潜力彻底改变多个学科的仿真工作流程，包括计算流体力学、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。
