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This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

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.

Instructeur : Whizlabs Instructor

5 786 déjà inscrits

Inclus avec En savoir plus

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 64 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

16 semaines à compléter

à 3 heures par semaine

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 64 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 : Supervised Learning
Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting
Catégorie : Large Language Modeling
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : LLM Application
Catégorie : Generative Model Architectures
Catégorie : Prompt Engineering Tools
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Transfer Learning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Prompt Engineering
Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

Planning flexible

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Améliorez votre expertise en la matière

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Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 6 cours

NVIDIA-Certified Generative AI LLMs - Associate Specialization is intended for candidates working in AI, machine learning, and deep learning roles who want to enhance their expertise in generative AI and large language models (LLMs). This specialization will prepare learners to design, build, optimize, and deploy generative AI solutions using NVIDIA technologies. If you're seeking a role in AI development, research, or cloud-based AI solutions, this focused course will equip you with the necessary skills and knowledge to become NVIDIA Generative AI LLMs - Associate certified.

Understanding of generative AI and LLMs.
Fundamental machine learning and deep learning concepts.
Knowledge of natural language processing (NLP) and transformer-based models.
LLM deployment strategies and prompt engineering techniques.
Ethical considerations in AI development and deployment.

This specialization is divided into a set of 6 courses covering the domain requirements for appearing in the NVIDIA-Certified Generative AI LLMs - Associate certification. The course details are as follows:

Course 1: NVIDIA: Fundamentals of Machine Learning

Course 2: NVIDIA: Fundamentals of Deep Learning

Course 3: NVIDIA: NLP: From Foundations to Transformers

Course 4: NVIDIA: Large Language Models and Generative AI Deployment

Course 5: NVIDIA: Prompt Engineering and Data Analysis

Course 6: NVIDIA: LLM Experimentation, Deployment, and Ethical Considerations

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will be provided with Lab Demonstrations based on the topics discussed in the courses that are part of this specialization. They will also have the opportunity to understand the demo labs. However, these demo hands-on labs are optional for learners to perform.

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 : Model Evaluation

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Model Training

Catégorie : Regression Analysis

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 : Machine Learning

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Model Training

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Convolutional Neural Networks

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 : Recurrent Neural Networks (RNNs)

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Token Optimization

Catégorie : Generative Model Architectures

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Generative AI

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 : Large Language Modeling

Catégorie : Model Training

Catégorie : Fine-tuning

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Generative Model Architectures

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Prompt Engineering

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 : Plot (Graphics)

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Text Mining

Catégorie : Prompt Engineering Tools

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Fine-tuning

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Model Optimization

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 : Model Optimization

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : Version Control

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : LLM Application

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Information Privacy

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

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Instructeur

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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’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.’