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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

aus 58 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

16 Wochen zu vervollständigen
unter 3 Stunden pro Woche
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

16 Wochen zu vervollständigen
unter 3 Stunden pro Woche

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: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Generative Model Architectures
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Prompt Engineering Tools

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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

NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

KURS 1, 6 Stunden

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: Supervised Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Model Training
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Generative AI
NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

KURS 2, 4 Stunden

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: Transfer Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Model Training
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Generative AI
NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

KURS 3, 4 Stunden

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: Unstructured Data
Kategorie: Embeddings
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Token Optimization
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Generative AI

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: Model Evaluation
Kategorie: Model Training
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Cleansing
NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

KURS 5, 3 Stunden

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: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Prompt Engineering Tools
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Data Analysis

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: Version Control
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Generative AI
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Artificial Intelligence

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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.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen