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所在平台: Udemy |
课程主页: https://www.udemy.com/course/nca-genl-nca-generative-ai-llms/
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课程名称：NCA-GENL - NCA - 生成型 AI 大语言模型 概述：NVIDIA认证助理 - 生成型 AI 和大语言模型（NCA-GENL）认证是一项入门级资质，旨在验证使用 NVIDIA 解决方案开发、集成和维护 AI 驱动应用的基础技能，特别是涉及生成型 AI 和大语言模型（LLMs）。 考试概览： - 时长：60分钟 - 格式：50-60道选择题 - 费用：125美元 - 语言：英语 - 形式：在线，远程监考 - 有效期：2年 - 先决条件：对生成型 AI 和 LLMs 的基本理解 - 证书：通过后获得数字徽章和可选证书 考试内容分布： 考试将评估以下领域的知识： - 机器学习和 AI 基础知识：30% - 软件开发：24% - 实验设计：22% - 数据分析和可视化：14% - 可信 AI：10% 主要主题包括： - 机器学习和神经网络基础 - 提示工程与对齐 - 数据预处理与特征工程 - 实验设计与分析 - 用于 LLM 的 Python 库 - LLM 的集成与部署 目标受众： 此认证主要面向： - AI DevOps 工程师 - 应用数据科学家和研究人员 - 机器学习工程师 - 软件工程师 - 解决方案架构师 - 生成型 AI 专家 - LLM 专家和研究人员 学习建议： - 理解考试蓝图：熟悉各主题的重要性，以制定学习计划。 - 实践操作：参与实践项目，以应用理论知识。 - 利用官方资源：借助 NVIDIA 的官方课程和学习指南。 - 进行模拟测试：定期参加模拟考试，自我评估准备情况并找出改进领域。 - 加入学习小组：与同伴合作，共享知识和资源。
The NVIDIA Certified Associate - Generative AI and LLMs (NCA-GENL) certification is an entry-level credential designed to validate foundational skills in developing, integrating, and maintaining AI-driven applications using generative AI and large language models (LLMs) with NVIDIA solutions. Exam OverviewDuration: 60 minutesFormat: 50-60 multiple-choice questionsCost: $125 USDLanguage: EnglishDelivery: Online, remotely proctoredValidity: 2 yearsPrerequisites: Basic understanding of generative AI and LLMsCredential: Digital badge and optional certificate upon passingExam Content BreakdownThe exam assesses knowledge in the following areas:Core Machine Learning and AI Knowledge: 30%Software Development: 24%Experimentation: 22%Data Analysis and Visualization: 14%Trustworthy AI: 10%Key topics include:Fundamentals of machine learning and neural networksPrompt engineering and alignmentData preprocessing and feature engineeringExperiment design and analysisPython libraries for LLMsLLM integration and deploymentTarget AudienceThis certification is ideal for:AI DevOps engineersApplied data scientists and researchersMachine learning engineersSoftware engineersSolutions architectsGenerative AI specialistsLLM specialists and researchersStudy TipsUnderstand the Exam Blueprint: Familiarize yourself with the weightage of each topic to prioritize your study plan.Hands-On Practice: Engage in practical projects to apply theoretical knowledge.Utilize Official Resources: Leverage NVIDIA's official courses and study guides.Practice Tests: Regularly take practice exams to assess your readiness and identify areas for improvement.Join Study Groups: Collaborate with peers to share knowledge and resources.
