NVIDIA : Ingénierie de requête et Analyse de données est le cinquième cours de la préparation à l'examen (NCA-GENL) : NVIDIA-Certified Generative IA LLMs - Associate Specialization. Ce cours permet aux apprenants d'acquérir des bases solides en ingénierie des requêtes, en analyse des données et en techniques de visualisation pour optimiser les Grands modèles langage (LLM). Le cours couvre des concepts essentiels tels que les fondamentaux de l'ingénierie des requêtes, la création efficace de requêtes et l'ajustement P pour améliorer les performances des LLM. Il aborde également les techniques d'analyse des données textuelles, les différents types de graphiques et leur rôle dans la visualisation des données. Les apprenants acquerront une expérience pratique avec des outils tels que NVIDIA NeMo pour l'ingénierie des requêtes et cuDF et Analyse de données cuDF pour des flux de travail d'analyse de données accélérés. Le cours est divisé en deux modules avec des leçons et des conférences vidéo. Les apprenants suivront environ 3 heures à 3 heures 30 de contenu vidéo, couvrant à la fois les concepts théoriques et les applications pratiques. Chaque module est associé à des quiz pour évaluer la compréhension et renforcer l'apprentissage.Module 1 : Fondements de l'ingénierie de requête Module 2 : Analyse des données et visualisation A la fin de ce cours, les apprenants seront capables de : - Comprendre l'ingénierie des requêtes et son rôle dans l'optimisation du LLM - Appliquer l'architecture P-tuning et RAG pour améliorer la performance du modèle - Utiliser les techniques d'analyse des données et de visualisation pour des tâches NLP efficaces. Ce cours est idéal pour améliorer leurs compétences en ingénierie des requêtes et en analyse des données pour l'optimisation du LLM, en mettant l'accent sur l'implémentation pratique.

NVIDIA : Ingénierie de requête et analyse de données

NVIDIA : Ingénierie de requête et analyse de données
Ce cours fait partie de Spécialisation "Préparation à l'examen (NCA-GENL) : Les MFR de l'IA générative certifiés par NVIDIA"

Instructeur : Whizlabs Instructor
1 555 déjà inscrits
Inclus avec
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Comprendre l'ingénierie de la requête et son rôle dans l'optimisation du LLM.
Appliquer le réglage P et l'architecture RAG pour améliorer les performances du modèle.
Utiliser des techniques d'analyse et de visualisation des données pour des tâches NLP efficaces.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Text Mining
- Catégorie : Data Visualization
- Catégorie : Plot (Graphics)
- Catégorie : Retrieval-Augmented Generation
- Catégorie : Data Visualization Software
- Catégorie : Large Language Modeling
- Catégorie : Natural Language Processing
- Catégorie : Data Analysis
Outils que vous découvrirez
- Catégorie : Prompt Engineering
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