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엔비디아가 무료 온라인 강좌를 방금 출시했습니다.
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2025년에 놓치고 싶지 않은 최고의 강좌들은 다음과 같습니다:

탈중앙화 무기한 거래소인 하이퍼리퀴드(Hyperliquid)의 네이티브 토큰인 HYPE가 목요일에 8.8% 이상의 상당한 하락세를 기록했습니다. 미국 소비자물가지수 (소비자 가격 지수(CPI) 발표와 비트코인 ​​가격이 89달러에서 하락세로 돌아선 것이 원인으로 분석됩니다.

고래 투자자들이 유동성이 높은 선물 시장에서 급격한 레버리지 축소에 나서고 있다.

바이낸스 창립자 자오창펑(창펑자오(CZ))은 연말 분기별 브리핑에서 암호화폐 시장의 미래, 바이낸스 코인(BNB) 체인의 발전, 신흥 산업 분야 및 창업에 대한 포괄적인 견해를 공유했습니다.

드디어 때가 왔습니다: 바이낸스 창립자 창펑자오(CZ) 2026년 암호화폐 전망을 공개합니다

ME 뉴스에 따르면, 톰 리의 펀드인 펀드스트랫의 암호화폐 전략 책임자 션 패럴은 12월 20일(UTC+8)에 발표한 "2026년 암호화폐 전망" 보고서에서 "비트코인과 전체 암호화폐 시장은 여전히 ​​강력한 장기 상승 잠재력을 가지고 있으며, 2026년에는 유동성 주도의 지지가 나타날 것으로 예상되지만, 2026년 1분기/2분기에는 일부 리스크 해소해야 할 수도 있으며, 리스크 더 매력적인 진입 시점이 나타날 수 있다"고 밝혔다.

톰 리 펀드의 분석가는 2026년 상반기에 비트코인 ​​가격이 6만 달러에서 6만 5천 달러까지, 이더 1,800달러에서 2,000달러까지 하락할 수 있다고 예측했습니다.

1. Generative AI Explained
Learn the basics, applications, challenges, and opportunities in AI.
You’ll learn:
• How Generative AI works
• Applications of Generative AI
• Challenges and opportunities
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1 

1. 생성적 AI 설명
AI의 기본, 응용 프로그램, 과제 및 기회에 대해 알아보세요.
다음을 배우게 됩니다.
• 생성적 AI의 작동 방식
• 생성적 AI의 응용 프로그램
• 과제 및 기회
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-07+V1

2. Introduction to AI in the Data Center
You’ll learn:
• Basics of AI, ML, and deep learning
• Training and inference in deep learning workflows
• GPU architecture vs. CPU and their role in AI
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals 

2. 데이터 센터 AI 소개
다음 내용을 학습합니다.
• AI, ML 및 딥러닝의 기본
• 딥러닝 워크플로에서의 학습 및 추론
• GPU 아키텍처와 CPU의 차이점 및 AI에서의 역할
🔗 https://www.coursera.org/learn/ai-infrastructure-operations-fundamentals

3. Accelerate Data Science Workflows with Zero Code Changes
You’ll learn:
• Benefits of unified workflows across CPUs and GPUs
• GPU-accelerating data processing and ML workflows
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1 

3. 코드 변경 없이 데이터 과학 워크플로 가속화
다음 내용을 학습합니다.
• CPU와 GPU에서 통합 워크플로의 이점
• GPU 가속 데이터 처리 및 ML 워크플로
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-DS-03+V1

4. Getting Started with AI on Jetson Nano
You’ll learn how to:
• Collect and annotate image data
• Train neural networks on your data
• Run inference with your models
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2 

4. Jetson Nano에서 AI 시작하기
다음 방법을 배우게 됩니다.
• 이미지 데이터 수집 및 주석 달기
• 데이터에 신경망 훈련하기
• 모델로 추론 실행하기
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-RX-02+V2

5. Augment your LLM Using RAG
You’ll learn:
• Overview of Retrieval Augmented Generation
• Improving GenAI with advanced techniques
• Navigating vector databases, embedding models, and LLMs
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/training/find-training/ 

5. RAG를 사용하여 LLM 강화하기
다음 내용을 학습합니다.
• 검색 증강 생성 개요
• 고급 기술을 활용한 GenAI 개선
• 벡터 데이터베이스 탐색, 모델 임베딩 및 LLM
🔗 https://www.nvidia.com/en-us/training/find-training/

6. Building RAG Agents with LLMs
You’ll learn:
• Setting up the environment for LLM agents
• Exploring LLM inference interfaces and microservices
Perfect for developers looking to create advanced AI agents.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1 

6. LLM을 사용하여 RAG 에이전트 구축
다음 내용을 학습합니다.
• LLM 에이전트를 위한 환경 설정
• LLM 추론 인터페이스 및 마이크로서비스 탐색
고급 AI 에이전트를 만들고자 하는 개발자에게 적합합니다.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-FX-15+V1

7. Building Video AI Applications at the Edge on Jetson Nano
You’ll learn:
• Building DeepStream pipelines for video insights.
• Integrating alternate input and output sources.
• Managing multiple video streams.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2 

7. Jetson Nano에서 Edge에서 비디오 AI 애플리케이션 구축
다음 내용을 학습합니다.
• 비디오 통찰력을 위한 DeepStream 파이프라인 구축.
• 대체 입력 및 출력 소스 통합.
• 여러 비디오 스트림 관리.
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+S-IV-02+V2

8. Building A Brain in 10 Minutes
Discover the biology behind the first neural networks.
You’ll learn:
• How neural networks learn from data
• Building and training a neuron model with TensorFlow 2
🔗 https://learn.nvidia.com/courses/course-detail?course_id=course-v1:DLI+T-FX-01+V1 

8. 10분 만에 뇌 만들기
최초의 신경망의 배후에 있는 생물학을 알아보세요.
다음을 배우게 됩니다.
• 신경망이 데이터로부터 학습하는 방법
• TensorFlow 2로 뉴런 모델 구축 및 학습
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