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

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Prompt Engineering
  • Catégorie : Generative AI

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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 : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Model Training
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
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 : Transfer Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Linear Algebra
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Model Training
Catégorie : Applied Machine Learning
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 : Generative AI
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Data Pipelines
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Token Optimization
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Data Preprocessing
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 Deployment
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Generative Model Architectures
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 : Prompt Engineering
Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
Catégorie : Text Mining
Catégorie : Prompt Engineering Tools
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Unstructured Data
Catégorie : Data Visualization Software
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Data Analysis
Catégorie : Large Language Modeling
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 : AI Workflows
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Version Control
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Information Privacy
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Generative AI
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Machine Learning

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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.’

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’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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’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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