NVIDIA: Prompt Engineering und Datenanalyse ist der fünfte Kurs der Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative KI LLMs - Associate Spezialisierung. Dieser Kurs vermittelt den Teilnehmern eine solide Grundlage in Prompt Engineering, Datenanalyse und Visualisierungstechniken zur Optimierung von großen Sprachmodellen (LLMs). Der Kurs deckt wesentliche Konzepte wie die Grundlagen des Prompt Engineering, effektive Prompt-Erstellung und P-Tuning für eine verbesserte LLM-Leistung ab. Außerdem werden Techniken zur Analyse von Textdaten, verschiedene Plot-Typen und ihre Rolle bei der effektiven Datenvisualisierung behandelt. Die Lernenden werden praktische Erfahrungen mit Tools wie NVIDIA NeMo für Prompt Engineering und cuDF und Dask cuDF für beschleunigte Datenanalyse-Workflows sammeln. Der Kurs ist in zwei Module mit Lektionen und Videovorlesungen unterteilt. Die Lernenden werden etwa 3:00 bis 3:30 Stunden an Videoinhalten absolvieren, die sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Anwendungen abdecken. Jedes Modul ist mit Quizfragen gekoppelt, um das Verständnis zu bewerten und das Gelernte zu festigen. Modul 1: Grundlagen des Prompt Engineering Modul 2: Datenanalyse und -visualisierung Am Ende dieses Kurses werden die Lernenden in der Lage sein: - Prompt Engineering und seine Rolle in der LLM Optimierung zu verstehen - P-Tuning und RAG-Architektur für eine verbesserte Modellleistung anzuwenden - Datenanalyse und -visualisierungstechniken für effektive NLP-Aufgaben zu nutzen Dieser Kurs ist ideal für Lernende, die ihre Fähigkeiten im Prompt Engineering und in der Datenanalyse für die LLM Optimierung verbessern wollen, wobei der Schwerpunkt auf der praktischen Umsetzung liegt.

NVIDIA: Prompt Engineering und Datenanalyse

NVIDIA: Prompt Engineering und Datenanalyse
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-zertifizierte generative KI LLMs“

Dozent: Whizlabs Instructor
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Bei enthalten
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Prompt Engineering und seine Rolle bei der LLM-Optimierung zu verstehen.
Anwendung von P-Tuning und RAG-Architektur zur Verbesserung der Leistung des Modells.
Nutzung von Datenanalyse- und Visualisierungstechniken für effektive NLP-Aufgaben.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Data Visualization
- Kategorie: Data Analysis
- Kategorie: Plot (Graphics)
- Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
- Kategorie: Data Visualization Software
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Large Language Modeling
- Kategorie: Natural Language Processing
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Prompt Engineering
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- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
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In diesem Kurs gibt es 2 Module
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