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NVIDIA 深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)中心（DLI）近期在國內(nèi)成功開展多場線下等級認(rèn)證考試，為首批開發(fā)者和 IT 專業(yè)人員考生提供了驗(yàn)證專業(yè)知識和技能的平臺，助力職業(yè)生涯發(fā)展。
為您介紹兩門 Associate 級別生成式 AI 認(rèn)證考試，包括 Generative AI and LLMs（NCA-GENL）和 Multimodal Generative AI（NCA-GENM）科目，并提供詳細(xì)的備考指南和推薦培訓(xùn)課程，希望能助您快速通關(guān)。如何學(xué)習(xí)不同模式的培訓(xùn)課程，請查看后文說明。
認(rèn)證科目 1：NVIDIA-Certified Associate: Generative AI and LLMs（NCA-GENL）
關(guān)于認(rèn)證：用于驗(yàn)證結(jié)合 NVIDIA 解決方案的生成式 AI 和大語言模型（LLM）開發(fā)、集成和維護(hù) AI 應(yīng)用程序的基本技能。
考試概況：1 小時(shí)現(xiàn)場考試，50 道單選和多選題，考試語言可以選擇中文或英文?？荚囃ㄟ^后獲得可在線驗(yàn)證的數(shù)字徽章和可供下載打印的電子證書，并被收錄于 NVIDIA 認(rèn)證名錄中。
建議具備的知識和經(jīng)驗(yàn)：
會用 Python、C 和 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）
深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型
理工科背景，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、AI 等
備考指南：介紹考試所涵蓋的各項(xiàng)技術(shù)考點(diǎn)和權(quán)重，以及考點(diǎn)相關(guān)的培訓(xùn)課程。
考點(diǎn) 1：核心機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 知識，
考試權(quán)重 30%
1.1 了解算法、慣例和技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并根據(jù)數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策。
1.2 推薦培訓(xùn)：
《生成式 AI 入門》2 學(xué)時(shí) | 中文 | 免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《使用 RAG 增強(qiáng)大語言模型入門》1 學(xué)時(shí) | 中文 | 免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
考點(diǎn) 2：數(shù)據(jù)分析，考試權(quán)重 14%
2.1 檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)，目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、得出結(jié)論和支持決策。
2.2 推薦培訓(xùn)：
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《加速端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 在線自主培訓(xùn)
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 3：實(shí)驗(yàn)，考試權(quán)重 22%
3.1 研究如何執(zhí)行、評估和解釋實(shí)驗(yàn)，包括 AI 模型評估以及使用人類受試者進(jìn)行標(biāo)記或從人類反饋中進(jìn)行強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RLHF）。
3.2 推薦培訓(xùn)：
《深度學(xué)習(xí)新手入門》8 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《使用 RAG 增強(qiáng)大語言模型入門》1 學(xué)時(shí) | 中文 | 免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《構(gòu)建基于大語言模型應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建大語言模型 RAG 智能體》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 4：軟件開發(fā)，考試權(quán)重 24%
4.1 創(chuàng)建、維護(hù)和測試軟件。
4.2 推薦培訓(xùn)：
《深度學(xué)習(xí)新手入門》8 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建大語言模型 RAG 智能體》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 5：值得信賴的人工智能，考試權(quán)重 10%
5.1 創(chuàng)建和評估合乎道德、節(jié)能且可靠的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠解釋和整合各種形式的數(shù)據(jù)，確保它們的設(shè)計(jì)和應(yīng)用方式透明、公平且可驗(yàn)證。
5.2 推薦培訓(xùn)：
《構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于擴(kuò)散模型的生成式 AI 應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
認(rèn)證科目 2：NVIDIA-Certified Associate: Multimodal Generative AI（NCA-GENM）
關(guān)于認(rèn)證：用于驗(yàn)證設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和管理 AI 系統(tǒng)所需的基本技能，這些 AI 系統(tǒng)可以合成和解釋文本、圖像和音頻模態(tài)的數(shù)據(jù)。
考試概況：1 小時(shí)現(xiàn)場考試，50 道單選和多選題，需要理解生成式 AI 的基本知識，考試語言可以選擇中文或英文。考試通過后獲得可在線驗(yàn)證的數(shù)字徽章和可供下載打印的電子證書，并被收錄于 NVIDIA 認(rèn)證名錄中。
建議具備的知識和經(jīng)驗(yàn)：
會用 Python、C 和 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）
深刻理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)模型
理工科背景，如計(jì)算機(jī)科學(xué)、軟件工程、AI 等
備考指南：介紹考試所涵蓋的各項(xiàng)技術(shù)考點(diǎn)和權(quán)重，以及考點(diǎn)相關(guān)的培訓(xùn)課程。
考點(diǎn) 1：核心機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 知識，
考試權(quán)重 20%
1.1 了解算法、慣例和技術(shù)，使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并根據(jù)數(shù)據(jù)做出預(yù)測或決策。
1.2 推薦培訓(xùn)：
《生成式 AI 入門》2 學(xué)時(shí) | 中文 | 免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《深度學(xué)習(xí)新手入門》8 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 2：數(shù)據(jù)分析，考試權(quán)重 10%
2.1 檢查、清理、轉(zhuǎn)換和建模數(shù)據(jù)，目的是發(fā)現(xiàn)有用的信息、得出結(jié)論和支持決策。
2.2 推薦培訓(xùn)：
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 3：實(shí)驗(yàn)，考試權(quán)重 25%
3.1 研究如何執(zhí)行、評估和解釋實(shí)驗(yàn)，包括 AI 模型和各種模型架構(gòu)的評估。
3.2 推薦培訓(xùn)：
《深度學(xué)習(xí)新手入門》8 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《構(gòu)建基于擴(kuò)散模型的生成式 AI 應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 4：多模態(tài)數(shù)據(jù)，考試權(quán)重 15%
4.1 涉及多種數(shù)據(jù)類型（例如文本、圖像、音頻、時(shí)間序列和地理空間信息）的集成、整理和質(zhì)量評估，同時(shí)解決與這些不同模態(tài)中缺失或不完整信息相關(guān)的挑戰(zhàn)。
4.2 推薦培訓(xùn)：
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于擴(kuò)散模型的生成式 AI 應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)檢測應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 5：性能優(yōu)化，考試權(quán)重 10%
5.1 通過設(shè)計(jì)貢獻(xiàn)、遷移學(xué)習(xí)內(nèi)容開發(fā)、監(jiān)督訓(xùn)練增強(qiáng)、超參數(shù)調(diào)整、嚴(yán)格測試和計(jì)算進(jìn)步來改進(jìn)多模態(tài) AI 模型，以提高能效、可信度和準(zhǔn)確性。
5.2 推薦培訓(xùn)：
《為大規(guī)模推理部署模型》4 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)檢測應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 6：軟件開發(fā)，考試權(quán)重 15%
6.1 設(shè)計(jì)和構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，例如用于生成圖像任務(wù)的 U-Nets，集成文本到圖像的 AI 模型如 CLIP，和應(yīng)用提示工程來改進(jìn)和引導(dǎo)這些系統(tǒng)的生成能力。熟悉 NVIDIA SDK，如 Riva、NeMo?、Triton? 和 Avatar Cloud Engine（ACE）。
6.2 推薦培訓(xùn)：
《深度學(xué)習(xí)新手入門》8 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《基于 Transformer 的自然語言處理入門》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《為大規(guī)模推理部署模型》4 學(xué)時(shí) | 中文 | 新用戶免費(fèi) | 在線自主培訓(xùn)
《加速端到端的數(shù)據(jù)科學(xué)工作流》6 學(xué)時(shí) | 英文 | 在線自主培訓(xùn)
《構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于擴(kuò)散模型的生成式 AI 應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《高效定制大語言模型》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
考點(diǎn) 7：值得信賴的人工智能，考試權(quán)重 5%
7.1 創(chuàng)建和評估合乎道德、節(jié)能且可靠的人工智能系統(tǒng)，該系統(tǒng)能夠解釋和整合各種形式的數(shù)據(jù)，確保它們的設(shè)計(jì)和應(yīng)用方式透明、公平且可驗(yàn)證。
7.2 推薦培訓(xùn)：
《構(gòu)建基于大語言模型的應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
《構(gòu)建基于擴(kuò)散模型的生成式 AI 應(yīng)用》8 學(xué)時(shí) | 中文 | NVIDIA AI 培訓(xùn)班
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