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Spezialisierung Exam Prep (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative AI LLMs

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Spezialisierung Exam Prep (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative AI LLMs

Launch career in NVIDIA Generative AI with LLMs. Master AI, ML, and Deep Learning using NVIDIA tools.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Monate
Pro Woche 3 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Validating your expertise in generative AI, LLMs, and deep learning techniques.

  • Gaining industry recognition for your AI and machine learning skills.

  • Enhancing career opportunities in AI research, development, and cloud-based AI solutions.

  • Positioning yourself as a specialist in cutting-edge AI technologies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Cuda
  • Kategorie: NVIDIA AI Agents
  • Kategorie: NVIDIA BioNeMo LLM service
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Nvidia CUDA
  • Kategorie: NVIDIA Tensor-RT
  • Kategorie: NVIDIA Triton
  • Kategorie: NVIDIA NeMo
  • Kategorie: Ethical Principles of Trustworthy AI
  • Kategorie: NVIDIA RIVA
  • Kategorie: GPT-3 (NLP Model)
  • Kategorie: Python (Programming Language)
  • Kategorie: machine learning
  • Kategorie: BERT (NLP Model)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: hyperparameter tuning
  • Kategorie: Hyperparameter Tuning
  • Kategorie: Version Control
  • Kategorie: NVIDIA tools
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Graphics Processing Unit (GPU)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: NVIDIA RAPIDS
  • Kategorie: Language Model
  • Kategorie: Applications Of Artificial Intelligence
  • Kategorie: prompt techniques
  • Kategorie: Large Language Model
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Large Language model
  • Kategorie: TensorFlow
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Linear Algebra

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Whizlabs.
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Spezialisierung - 6 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Understand the fundamentals of AI, ML, and Deep Learning, and their key differences.

  • Implement supervised learning techniques like classification and regression.

  • Apply clustering methods and time series analysis using ARIMA.

  • Leverage NVIDIA RAPIDS for GPU-accelerated ML workflows.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Graphics Processing Unit (GPU)
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: NVIDIA RAPIDS
Kategorie: Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Understand deep learning fundamentals, including neuron data processing and model training.

  • Implement multi-class classification and CNNs for image recognition tasks.

  • Apply transfer learning with pre-trained models to improve deep learning performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: TensorFlow
Kategorie: machine learning
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Understand NLP fundamentals, key tasks, and real-world applications.

  • Implement NLP techniques, including tokenization, word embeddings, and sequence models.

  • Explore transformer architecture, self-attention mechanisms, and encoder-decoder models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: prompt techniques
Kategorie: Large Language Model
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Large Language model

Was Sie lernen werden

  • Understand the foundational concepts of LLMs, including NLP and training data.

  • Explore model optimization techniques like loss functions, alignment, and PEFT.

  • Implement deployment strategies for LLMs and monitor performance using ONNX.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: GPT-3 (NLP Model)
Kategorie: Python (Programming Language)
Kategorie: machine learning
Kategorie: BERT (NLP Model)
Kategorie: Machine Learning

Was Sie lernen werden

  • Understand prompt engineering and its role in LLM optimization.

  • Apply P-tuning and RAG architecture for improved model performance.

  • Utilize data analysis and visualization techniques for effective NLP tasks.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: hyperparameter tuning
Kategorie: Hyperparameter Tuning
Kategorie: Version Control
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: NVIDIA tools

Was Sie lernen werden

  • Experiment with LLMs using hyperparameter tuning and A/B testing.

  • Apply version control and optimize AI workflows with NVIDIA tools like BioNeMo, Triton, and TensorRT.

  • Understand ethical AI principles, data privacy, and methods to minimize bias and enhance AI trustworthiness.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Language Model
Kategorie: Applications Of Artificial Intelligence

Dozent

Whizlabs Instructor
Whizlabs
69 Kurse53.603 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Häufig gestellte Fragen