對於忙碌的教職員來說，開發課程投影片和實作實驗室這類新教材，可能需要投入大量時間。教學套件大幅縮短講師開發課程內容所需的時間。
專為教育者設計與製作的的全方位教材
NVIDIA 教學套件由大學教師共同設計，提供資源以協助大學教育者在課程中加入 GPU 並教授 AI 準備內容。此外，參加 DLI 線上課程有機會取得主題技能證書，支援職涯發展。
教學大綱、課程投影片和影片
實驗室、測驗、考試和解決方案
大專院校引領加速運算、資料科學和人工智慧等新興技術人才培育。NVIDIA 深度學習機構 (DLI) 教學套件可下載的教材與線上課程，降低了在課程納入人工智慧與 GPU 運算的門檻，並為瞭解與發展這些重要領域實作專業知識奠定穩固的基礎。
為教育者帶來的優勢
打破新技術教學的障礙
省下規劃課程和實驗室所需的時間
降低成本與基礎架構需求
新教學材料和用品的成本可能成為學生進入學習的阻礙。教學套件透過免費的線上課程，讓教育工作者與學生取用雲端的 GPU。
教授學術理論與基礎知識
很多科技公司僅為大學提供應用產業與專業訓練教材，但內容其實缺乏基礎知識與學術理論。NVIDIA 與學術合作夥伴共同開發教學套件，將最新的產業趨勢、GPU 架構和應用，結合基礎理論和學術界的教學法。
單一且全方位的課程選擇，且提供技術支援
另一個難題在於，科技教學所需的專業知識，以及挑選最適合教學的平台與資源。教學套件計畫提供 NVIDIA 與 NVIDIA 教育工作者社群的支援、會議討論、入門指南、線上研討會、供教育工作者提供意見回饋和提問的開放管道，以及更多內容。
教學資源
適合新一代創新者的基礎知識
生成式人工智慧
這個教學套件的共同開發者是達特茅斯學院的助理教授 Sam Raymond，旨在提升新一代專業人士的實力，擁有生成式人工智慧這個瞬息萬變領域需要的技能與知識。這個套件探索透過大型語言模型 (LLM) 實作實驗、影像與影片擴散模型、多模態 LLM 架構、分散式模型訓練，以及加速推論，利用 NVIDIA GPU 實現生成式人工智慧。
深度學習
這個教學套件的共同開發者是 NVIDIA 與 Yann LeCun 教授和他在紐約大學 (NYU) 的團隊，運用最新的運算框架和技術，探索入門和進階深度學習主題，從影像分類、生成對抗網路 (GAN) 到自然語言處理 (NLP)，包羅萬象。
加速運算
這個教學套件的共同開發者是 Wen-Mei Hwu 教授和他伊利諾大學 (UIUC) 的團隊，以及 Sunita Chandrasekaran 教授和她德拉瓦大學的團隊，內容涵蓋入門和進階主題，例如平行程式化 API、程式設計工具和技術、平行演算法的原理與模式，以及處理器架構功能和限制。
邊緣人工智慧與機器人
邊緣人工智慧與機器人教學套件的合作夥伴是牛津大學與馬里蘭大學巴爾的摩郡分校，包含的課程投影片與實作實驗室主題涵蓋大數據與物聯網、視覺人工智慧、強化學習、對話式人工智慧、多元、倫理與安全，以及自主機器人等。
資料科學
這個教學套件的合作夥伴是喬治亞理工學院 (Georgia Tech) 和普雷里維尤農工大學，側重於 GPU 加速的演算法，以及採用 RAPIDS™ 框架的資料科學。套件內容的開發過程兼顧文化意識，解決資料科學的偏見與公平性等問題。
繪圖運算和 Omniverse
這款教學套件的設計顧問，是 Studio 教育工作者夥伴計畫的頂尖電影和動畫學校，設計對象是有意在課堂介紹繪圖與 NVIDIA Omniverse™ 這個開放平台的大專院校教育工作者，該平台應用範圍包括虛擬協作與即時精確物理模擬。
科學與工程
這個教學套件的共同開發者是布朗大學的 George Karniadakis 教授及其團隊，具有物理訊息機器學習 (物理-ML) 專用模組，因為它有可能改變各專業領域的模擬工作流程，包括計算流體動力學、生物醫學、結構力學與計算化學。
與大專院校合作
NVIDIA 與頂尖大專院校合作，共同開發 DLI 教學套件，結合了學術基礎原理和理論以及最新的技術資源。
