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
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-zertifizierte generative KI LLMs

Dozent: Whizlabs Instructor
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: Datenvisualisierungssoftware
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Datenanalyse
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Prompt Engineering
- Kategorie: Modellierung großer Sprachen
- Kategorie: Streudiagramme
- Kategorie: Histogramm
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Datenvisualisierung
Wichtige Details

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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- 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 2 Module
Willkommen zu Woche 1 des Kurses "Grundlagen des Prompt Engineering". In dieser Woche werden wir die Grundlagen des Prompt Engineering behandeln, beginnend mit einer Einführung in das Prompt Design und dessen Grundlagen. Wir werden Techniken zur Erstellung effektiver Prompts erforschen und in das Konzept des effizienten Fine-Tunings von Prompts eintauchen. Außerdem stellen wir NVIDIA NeMo vor, ein leistungsstarkes Tool für das Prompt Engineering, und gehen eine praktische Demo mit einem LLM durch. Schließlich werden wir die RAG-Architektur von LLMs erkunden und aufzeigen, wie sie sich in das Prompt Engineering integrieren lässt, um bessere Ergebnisse zu erzielen. Am Ende der Woche werden Sie eine solide Grundlage im Prompt Engineering haben und bereit sein, diese Techniken in realen Szenarien anzuwenden.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
Willkommen zu Woche 2 des Kurses "Datenanalyse und Visualisierung". In dieser Woche werden wir uns mit Techniken zur Analyse von Textdaten beschäftigen und untersuchen, wie diese effektiv verarbeitet und visualisiert werden können. Wir werden die Datenvisualisierung von Textdaten anhand einer praktischen Demo demonstrieren und Ihnen dabei helfen, die wichtigsten Techniken zu verstehen, um Daten besser interpretierbar zu machen. Als Nächstes werden wir die verschiedenen Arten von Diagrammen und ihre Bedeutung für die Vermittlung von Erkenntnissen aus Daten behandeln. Schließlich werden wir beschleunigte Workflows für die Datenanalyse mit cuDF und Dask cuDF besprechen, die Ihre Fähigkeit, große Datenmengen effizient zu verarbeiten, verbessern. Am Ende der Woche werden Sie mit Techniken zur Analyse und Visualisierung von Text- und strukturierten Daten vertraut sein und diese in realen Szenarien anwenden können.
Das ist alles enthalten
6 Videos3 Lektüren2 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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