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

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Spezialisierung für 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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Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.6

(29 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

16 Wochen zu vervollständigen
unter 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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unter 3 Stunden pro Woche
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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: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Embeddings
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Prompt Engineering
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)

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Unterrichtet in Englisch

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

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: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Artificial Intelligence

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: Transfer Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Convolutional Neural Networks

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: Embeddings
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Unstructured Data
Kategorie: Data Pipelines
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Machine Learning

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: Model Deployment
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Cloud Deployment
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Natural Language Processing

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: Prompt Engineering
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Plot (Graphics)

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: Responsible AI
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Generative AI
Kategorie: AI Workflows
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Version Control
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: AI Security
Kategorie: Data Ethics

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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