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

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Spécialisation 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.

Instructeur : Whizlabs Instructor

Inclus avec Coursera Plus

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 mois

à 3 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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niveau Intermédiaire

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à 3 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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février 2025

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Spécialisation - 6 séries de cours

NVIDIA-Certified Generative AI LLMs - Associate Specialization is intended for candidates working in AI, machine learning, and deep learning roles who want to enhance their expertise in generative AI and large language models (LLMs). This specialization will prepare learners to design, build, optimize, and deploy generative AI solutions using NVIDIA technologies. If you're seeking a role in AI development, research, or cloud-based AI solutions, this focused course will equip you with the necessary skills and knowledge to become NVIDIA Generative AI LLMs - Associate certified.

Understanding of generative AI and LLMs.
Fundamental machine learning and deep learning concepts.
Knowledge of natural language processing (NLP) and transformer-based models.
LLM deployment strategies and prompt engineering techniques.
Ethical considerations in AI development and deployment.

This specialization is divided into a set of 6 courses covering the domain requirements for appearing in the NVIDIA-Certified Generative AI LLMs - Associate certification. The course details are as follows:

Course 1: NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

Course 2: NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

Course 3: NVIDIA: NLP: From Foundations to Transformers

Course 4: NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

Course 5: NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

Course 6: NVIDIA: LLM Experimentation, Deployment, and Ethical Considerations

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will be provided with Lab Demonstrations based on the topics discussed in the courses that are part of this specialization. They will also have the opportunity to understand the demo labs. However, these demo hands-on labs are optional for learners to perform.

NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

COURS 15 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : NVIDIA RAPIDS

Catégorie : Graphics Processing Unit (GPU)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Unsupervised Learning

NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

COURS 23 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : TensorFlow

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Linear Algebra

NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

COURS 34 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : prompt techniques

Catégorie : Large Language model

NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

COURS 44 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : BERT (NLP Model)

Catégorie : Python (Programming Language)

Catégorie : GPT-3 (NLP Model)

Catégorie : Machine Learning

NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

COURS 53 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : NVIDIA tools

Catégorie : Version Control

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Hyperparameter Tuning

NVIDIA: LLM Experimentation, Deployment, and Ethical AI

COURS 64 heures

Ce que vous apprendrez

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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Applications Of Artificial Intelligence

Catégorie : Language Model

Catégorie : Machine Learning

Instructeur

Whizlabs Instructor

Whizlabs

75 Cours60 822 apprenants

Offert par

Whizlabs

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Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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Étudiant(e) depuis 2021

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Foire Aux Questions

The specialization will be completed in 4 months

Basic understanding of generative AI and large language models, along with knowledge of Python, C, and AI frameworks like PyTorch and TensorFlow.

The courses can be taken in any order.

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate, or you can audit it to view the course materials for free. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.