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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.

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Instructeur : Whizlabs Instructor

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 58 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

16 semaines à compléter
à 3 heures par semaine
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des 58 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

16 semaines à compléter
à 3 heures par semaine

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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Generative AI
  • Catégorie : Prompt Engineering

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Améliorez votre expertise en la matière

  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Whizlabs

Spécialisation - série de 6 cours

NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

COURS 1, 6 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 : Supervised Learning
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Model Training
Catégorie : Applied Machine Learning
NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

COURS 2, 4 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 : Deep Learning
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Model Training
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Machine Learning Methods
NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

COURS 3, 4 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 : Unstructured Data
Catégorie : Embeddings
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Data Pipelines
NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

COURS 4, 4 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 : Model Training
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Data Cleansing
NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

COURS 5, 3 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 : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Prompt Engineering Tools
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Analysis
NVIDIA: LLM Experimentation, Deployment, and Ethical AI

NVIDIA: LLM Experimentation, Deployment, and Ethical AI

COURS 6, 5 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 : Version Control
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Generative AI
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Information Privacy
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Artificial Intelligence

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’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

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.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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