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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.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Monate
Pro Woche 3 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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4 Monate
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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: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Scatter Plots
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Prompt Engineering

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2025

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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: Supervised Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Applied Machine Learning

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: Artificial Neural Networks
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Linear Algebra
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Network Architecture
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Network Model
Kategorie: Machine Learning

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: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Applied 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: Application Deployment
Kategorie: Generative AI
Kategorie: System Monitoring
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)

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: Natural Language Processing
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Scatter Plots
Kategorie: Histogram
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Text Mining
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Generative AI

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: A/B Testing
Kategorie: Version Control
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Scalability
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Information Privacy
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Generative AI

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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.
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Chaitanya A.
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Häufig gestellte Fragen