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NVIDIA: LLM-Experimente, Einsatz und ethische KI
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NVIDIA: LLM-Experimente, Einsatz und ethische KI

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Experimentieren Sie mit LLMs mit Hilfe von Hyperparameter-Tuning und A/B-Tests.

  • Wenden Sie Versionskontrolle an und optimieren Sie KI-Workflows mit NVIDIA-Tools wie BioNeMo, Triton und TensorRT.

  • Verstehen Sie die ethischen Grundsätze der KI, den Datenschutz und die Methoden zur Minimierung von Bias und zur Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit von KI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Verantwortungsvolle KI
  • Kategorie: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Leistungsoptimierung
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Informationen zum Datenschutz
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: A/B-Tests
  • Kategorie: Versionskontrolle
  • Kategorie: Modellierung großer Sprachen
  • Kategorie: MLOps (Maschinelles Lernen Operations)
  • Kategorie: Generative KI
  • Kategorie: Skalierbarkeit
  • Kategorie: Maschinelles Lernen

Wichtige Details

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6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-zertifizierte generative KI LLMs
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module

Willkommen zu Woche 1 von NVIDIA: LLM-Experimentierung, Bereitstellung und ethische KI. In dieser Woche werden wir die wesentlichen Prinzipien für die Entwicklung von Experimenten mit großen Sprachmodellen (LLMs) behandeln. Wir werden uns mit dem Prozess des Hyperparameter-Tunings für LLMs befassen und Techniken wie A/B-Tests zur Optimierung der Modellleistung erforschen. Als nächstes werden wir die Bedeutung von Versionskontrollsystemen bei der Verwaltung von LLM-Modellen und -Experimenten erörtern. Außerdem stellen wir NVIDIA BioNeMo vor, einen leistungsstarken LLM-Dienst, und untersuchen, wie NVIDIA KI-Agenten die LLM-Fähigkeiten verbessern. Schließlich werden wir uns mit der Mixture of Experts-Architektur in LLMs befassen und ihre Rolle bei der Verbesserung der Modelleffizienz hervorheben. Am Ende der Woche werden Sie wertvolle Einblicke in das Experimentieren mit LLMs und das Fine-Tuning ihrer Leistung für reale Anwendungen erhalten.

Das ist alles enthalten

7 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema

Willkommen zu Woche 2 des NVIDIA: LLM Experimentation, Bereitstellung und ethische KI. In dieser Woche werden wir die wichtigsten KI-Dienste von NVIDIA und ihre Rolle bei der Optimierung von Workflows für Maschinelles Lernen und Deep Learning untersuchen. Wir beginnen mit einer Einführung in NVIDIA TensorRT zur Beschleunigung der KI-Inferenz und NVIDIA Triton für die skalierbare Bereitstellung von Modellen. Als Nächstes behandeln wir NVIDIA KI Workflows, darunter cuOpt für Logistik und Routenoptimierung, NVIDIA Riva für Sprach-KI und Merlin für den Aufbau von Empfehlungssystemen. Außerdem besprechen wir NVIDIA NGC, einen Hub für KI-Software und Pre-Training-Modelle, und geben Prüfungstipps zu KI-Experimenten und Best Practices. Am Ende der Woche werden Sie ein solides Verständnis von NVIDIAs KI-Services und deren Anwendungen in realen Szenarien erlangen.

Das ist alles enthalten

8 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

Willkommen zu Woche 3 des NVIDIA: LLM Experimentation, Bereitstellung und ethische KI. In dieser Woche werden wir uns mit den ethischen Grundsätzen vertrauenswürdiger KI befassen und dabei die Bedeutung des Datenschutzes und der Zustimmung der Nutzer in KI-Anwendungen hervorheben. Als nächstes werden wir die Rolle von NVIDIA bei der Verbesserung der Vertrauenswürdigkeit von KI untersuchen und Strategien zur Minimierung von Bias in KI-Systemen diskutieren. Wir werden auch die wichtigsten Schritte des Registrierungsprozesses und der Systemeinrichtung für die Prüfungen behandeln. Schließlich werden wir häufige Fehler hervorheben, die vor der Prüfung zu vermeiden sind, und mit den wichtigsten Erkenntnissen über die Entwicklung verantwortungsvoller KI-Systeme schließen. Am Ende der Woche werden Sie ein solides Verständnis von ethischer KI und bewährten Praktiken für eine vertrauenswürdige KI-Entwicklung haben.

Das ist alles enthalten

7 Videos3 Lektüren2 Aufgaben

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