Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

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

4 090 déjà inscrits

Inclus avec

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 52 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

16 semaines à compléter

à 3 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Série de 6 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 52 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

16 semaines à compléter

à 3 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI
Catégorie : Prompt Engineering

Détails à connaître

Certificat partageable

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Enseigné en Anglais

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Améliorez votre expertise en la matière

Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
Développez une compréhension approfondie de concepts clés
Obtenez un certificat professionnel auprès de Whizlabs

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 : Unsupervised Learning

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Model Training

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Time Series Analysis and Forecasting

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Generative AI

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

Catégorie : Feature Engineering

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 : Transfer Learning

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Tensorflow

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Model Training

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Linear Algebra

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Computer Vision

Catégorie : Classification Algorithms

Catégorie : Generative AI

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

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 : Embeddings

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Generative Model Architectures

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Token Optimization

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Artificial Neural Networks

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 : Model Training

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Fine-tuning

Catégorie : Data Quality

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Prompt Engineering

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Generative Model Architectures

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : LLM Application

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Machine Learning

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 : Text Mining

Catégorie : Data Analysis

Catégorie : Fine-tuning

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : Data Visualization Software

Catégorie : Prompt Engineering Tools

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Unstructured Data

Catégorie : Plot (Graphics)

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 : Version Control

Catégorie : Large Language Modeling

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Model Optimization

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Generative AI

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Scalability

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Information Privacy

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