根据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）消息，DeepLearning.AI联合AMD与知名讲师Sharon Zhou（@realSharonZhou）推出了《LLM微调与强化学习：后训练入门》新课程。该课程聚焦于如何将预训练大语言模型（LLM）通过后训练技术转化为开发者助手、智能客服、AI助理等高可靠性系统。课程通过五大模块，深入讲解微调、RLHF（基于人类反馈的强化学习）、奖励建模、PPO、GRPO、LoRA等主流技术，并涵盖评估方法设计、奖励机制漏洞检测、数据集准备与合成数据生成、生产级部署管道与反馈机制。此课程紧贴行业对LLM后训练与强化学习实操型人才的需求，为AI解决方案企业和应用开发商带来实质性商业机会（来源：DeepLearning.AI，2025年10月28日）。

根据DeepLearning.AI的消息，其与Snowflake合作推出了免费短课程《构建与评估数据代理》，由Anupam Datta和Josh Reini授课（来源：@DeepLearningAI）。该课程聚焦AI数据代理在数据提取、分析及可视化中的实际应用，解决了当前代理在可靠性和多步骤推理方面的难题。学员将学习如何构建多代理工作流，实现从结构化与非结构化数据中获取上下文、执行网页搜索，并高效总结和可视化结果。课程内容针对企业级数据自动化需求，为AI开发者和企业带来了提升数据处理效率的实际机会（来源：@DeepLearningAI）。

据DeepLearning.AI（@DeepLearningAI）官方消息，大多数大语言模型在初始状态下难以直接应用，需通过后训练提升指令遵循、推理能力及安全性。由华盛顿大学助理教授、Nexusflow联合创始人Banghua Zhu（@BanghuaZ）主讲的最新短期课程，深入讲解了大语言模型后训练的实际方法。课程指出，利用如人类反馈强化学习（RLHF）、指令微调等先进技术，可显著提升模型的企业定制化、合规与用户信任度。这一趋势为金融、医疗、客户服务等行业部署更安全、智能的AI解决方案带来巨大市场机会。信息来源：DeepLearning.AI官方发布。

据DeepLearning.AI官方消息，ACP智能体通信协议短课程为多智能体AI系统开发提供了统一的通信标准，解决了跨团队和多框架集成智能体时需要定制化开发和频繁重构的难题。ACP协议通过标准化智能体间的交流方式，极大降低了跨平台AI系统开发的复杂度和运维成本。这一标准化进程为企业部署可扩展且易于维护的AI解决方案带来了新机遇，助力企业实现AI业务的快速落地与扩展（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年6月25日）。

据DeepLearning.AI官方消息，其推出的“AI驱动游戏开发”短课程，指导学习者如何利用大型语言模型（LLM）进行应用开发，通过设计和开发文本类AI游戏，掌握构建沉浸式游戏世界、角色和故事线的分层内容生成技术。该课程强调实际应用，帮助开发者把握生成式AI在游戏行业的商业机会，如交互式叙事、自动内容生成和提升玩家参与度（来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年6月24日）。

根据DeepLearning.AI官方消息，最新推出的“使用GRPO强化微调LLM”短课程，系统介绍了如何通过GRPO（广义强化策略优化）方法对大语言模型进行高效微调，从而提升其在数学题解答、代码生成、Wordle等复杂推理任务中的表现。该课程强调无需大规模数据集即可实现模型推理能力的优化，解决了AI行业在高效推理领域的关键难题。掌握GRPO强化学习方法将为企业和开发者带来开发专业AI推理解决方案的新商机。信息来源：DeepLearning.AI，Twitter，2025年5月21日。