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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.

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

(9 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
4 Monate bei 3 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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4 Monate bei 3 Stunden pro Woche
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Überblick

  • 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: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Text Mining
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Data Ethics

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Prompt Engineering

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2025

30 Praxisübungen

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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.

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: Supervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Forecasting
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Feature Engineering

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: Deep Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Image Analysis

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: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting

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: Large Language Modeling
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Performance Tuning

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: Data Analysis
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Visualization Software

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: Information Privacy
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Version Control
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Scalability
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Machine Learning

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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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Chaitanya A.
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