Harvard + NVIDIA AI Kurse

Kostenloser Komplettlernpfad: Von Strategie bis Production-Deployment

15 Kostenlose Kurse
2 Elite-Anbieter
12 Wochen-Lernpfad
0€ Kosten

🎯 Harvard vs. NVIDIA: Der Unterschied

Dimension Harvard NVIDIA
Fokus Anwenden
Prompt Engineering, RAG, System Prompts		 Bauen
CUDA, NeMo, Production Deployment
Zielgruppe Business Leaders, Educators, Product Manager Developers, ML Engineers, DevOps, Architects
Technische Tiefe Konzeptionell + Hands-On (Custom GPTs, RAG) Hardcore-Technisch (GPU-Programming, Microservices)
Output System-Design-Denken
"Wie setze ich AI strategisch ein?"		 Production-Ready Code
"Wie skaliere ich AI auf Enterprise-Level?"
Best For Strategie, Use Case Design, Org-Rollout Infrastructure, Custom Models, Performance
Kurs-Anzahl 4 Kurse (+ CS50 AI Lecture) 11 Kurse
Zeit-Investment 8-12 Stunden 20-40 Stunden
Prerequisites Keine (Beginner-friendly) Teilweise Python/C++ Grundlagen (CUDA)

"Der Unterschied: Führungskräfte verbinden Fähigkeiten mit Systemen."

— Gabriel Millien, AI Transformation Expert

Harvard AI Kurse

Harvard Kennedy School + CS50 — Anwendungsorientiert, System-Design, RAG-Architekturen

HARVARD
Class 1: Introduction to Generative AI
⏱️ 1-2 Stunden 📊 Beginner 🆓 Kostenlos
Was ist GenAI? Wie funktionieren LLMs? Case Study: University Admissions mit praktischen Übungen.
Themen:
LLM Basics Alignment Privacy AI Detection
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HARVARD
Class 4: Prompt Engineering
⏱️ 2-3 Stunden 📊 Intermediate 🆓 Kostenlos
TIC-Framework, Chain of Thought, Few-Shot Prompting, Personas. Sofort anwendbar für Jobsuche, Interviews, Verhandlungen.
Themen:
TIC Framework Chain of Thought Few-Shot Personas
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HARVARD
Class 5: System Prompts, RAG & Fine-Tuning ⭐
⏱️ 3-4 Stunden 📊 Advanced 💰 ChatGPT Plus nötig
Game-Changer: Von "AI nutzen" zu "AI bauen". Custom GPTs erstellen, RAG-Architekturen, externe Datenquellen integrieren.
Themen:
System Prompts RAG Custom GPTs Fine-Tuning
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HARVARD CS50
AI Lecture: Technical Deep Dive
⏱️ 2-3 Stunden 📊 Advanced 🆓 Kostenlos
Transformer-Architektur, Neural Networks, Reinforcement Learning, Hallucinations. Erklärt WIE LLMs funktionieren (nicht nur was sie tun).
Themen:
Transformers Neural Nets Deep Learning Minimax
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NVIDIA Deep Learning Institute

Enterprise-Ready Kurse: CUDA, NeMo, NIM Microservices, Production Deployment

NVIDIA DLI
Generative AI Explained
⏱️ 1-2 Stunden 📊 Beginner 🆓 Kostenlos
Grundlagen von GenAI aus Hardware-Perspektive. Was macht NVIDIA anders? GPU-beschleunigtes AI-Training.
Themen:
GenAI Basics GPU Acceleration NVIDIA Tech Stack
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NVIDIA DLI
Building a Brain in 10 Minutes
⏱️ 15 Min 📊 Beginner 🆓 Kostenlos
Visualisiere, wie Neural Networks lernen. Interaktive Demos. Perfekt für "Aha!"-Moment.
Themen:
Neural Networks Training Visualization Interactive Demo
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NVIDIA + COURSERA
AI Infrastructure & Operations
⏱️ 4-6 Stunden 📊 Intermediate 🆓 Kostenlos
Edge AI mit Jetson Nano. Hardware-Integration, Real-Time Inference, IoT + AI.
Themen:
Edge Computing Jetson Nano Real-Time AI
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NVIDIA DEVELOPER
An Even Easier Introduction to CUDA
⏱️ 2-3 Stunden 📊 Intermediate 🆓 Kostenlos
Paralleles Rechnen mit GPUs. Warum AI-Modelle 100x schneller trainieren. CUDA Basics ohne Vorkenntnisse.
Themen:
GPU Computing Parallel Processing CUDA Basics
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NVIDIA DEVELOPER
Accelerated Computing with CUDA C/C++
⏱️ 6-8 Stunden 📊 Advanced 🆓 Kostenlos
Performance-Optimierung für Production. Memory Management, Kernel Optimization, Profiling.
Themen:
CUDA C/C++ Performance Memory Optimization
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NVIDIA DLI
NVIDIA NIM Microservices ⭐
⏱️ 4-6 Stunden 📊 Advanced 🆓 Kostenlos
Game-Changer: AI-Modelle als Microservices deployen. Von Prototyp zu Production. Container, Orchestration, Scaling.
Themen:
Microservices Docker/K8s Production Deploy
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NVIDIA DLI
Generative AI with NeMo
⏱️ 6-8 Stunden 📊 Advanced 🆓 Kostenlos
Custom LLMs trainieren und fine-tunen. Nicht nur ChatGPT benutzen — eigene Modelle für Enterprise Use Cases bauen.
Themen:
Custom LLMs Fine-Tuning NeMo Framework
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NVIDIA DLI
Generative AI in Digital Health
⏱️ 4-6 Stunden 📊 Intermediate 🆓 Kostenlos
AI für Medical Imaging, Drug Discovery, Diagnostik. Healthcare ist AI-Ready — regulierte, Impact-driven Use Cases.
Themen:
Medical AI Diagnostics Drug Discovery
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NVIDIA DLI
AI Weather Models with Earth-2
⏱️ 4-6 Stunden 📊 Advanced 🆓 Kostenlos
Extreme-Scale Simulation mit AI. Climate Modeling, Weather Prediction. AI für planetare Herausforderungen.
Themen:
Climate AI Weather Modeling Large-Scale Simulation
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📊 12-Wochen-Lernpfad (Harvard + NVIDIA)

Optimaler Lernpfad: Von Strategie über technische Tiefe bis zu Enterprise Deployment

1
Foundation
Woche 1-2
  • ✅ Harvard Class 1 — Was ist GenAI? HARVARD
  • ✅ NVIDIA: GenAI Explained — Hardware-Perspektive NVIDIA
  • ✅ NVIDIA: Building a Brain in 10 Min — Neural Nets Visualisierung NVIDIA
2
Practical Skills
Woche 3-4
  • ✅ Harvard Class 4 — Prompt Engineering (TIC, CoT, Few-Shot) HARVARD
  • ⭐ Harvard Class 5 — System Prompts, RAG (Game-Changer!) HARVARD
3
Technical Depth
Woche 5-8
  • ✅ NVIDIA: CUDA Introduction — GPU-beschleunigtes Rechnen NVIDIA
  • ✅ NVIDIA: NeMo — Custom LLMs trainieren NVIDIA
  • ✅ Harvard CS50 AI Lecture — Transformer-Architektur verstehen HARVARD
4
Enterprise Deployment
Woche 9-12
  • ⭐ NVIDIA: NIM Microservices — Production-Ready Deployment NVIDIA
  • ✅ NVIDIA: AI im Rechenzentrum — Enterprise-Scale Infrastructure NVIDIA
  • ✅ Branch-Specific (Healthcare / Climate / Custom) NVIDIA

"Unwissenheit war früher teuer. Jetzt ist es eine Entscheidung."

— Gabriel Millien

Such dir einen Gang aus. Beende es diese Woche. Dann stelle dir die Frage:
"Kann ich das im Unternehmen umsetzen?"

⚠️ Die kritische Frage nach jedem Kurs

"Kann ich erklären, wie das mit echter AI-Ausführung im Unternehmen zusammenhängt?"

Wenn Nein → Du hast ein Werkzeug gelernt, keine Fähigkeit.

Was Führungskräfte wissen müssen (AI-Vertrauensstapel™):

  1. Saubere Eingänge — Data Quality ist Grundlage
  2. Klare Governance — Wer entscheidet was?
  3. Ethische Grundlagen — Bias, Fairness, Accountability
  4. Unternehmensausrichtung — Wie mapped AI auf Business Goals?

Kein Kurs lehrt das direkt. Aber Harvard + NVIDIA geben dir die technische Grundlage, um diese Fragen richtig zu stellen.