NVIDIA认证助理 – 生成式AI与大型语言模型（NCA-GENL）
掌握生成式AI与LLM，通过NCA-GENL认证考试
学习内容：
* 机器学习基础知识（包括算法、损失函数、优化技术）
* 深度学习基础知识（神经网络架构、训练方法）
* 生成式人工智能与大型语言模型（LLM）的核心概念与模型架构
* NVIDIA GPU加速技术在模型训练与部署中的应用
* 提示工程（Prompt Engineering）技巧与实践
* 针对NCA-GENL考试的系统化备考策略与练习
课程内容主题：
* Trustworthy AI（可信AI）
* 机器学习基础（ML Fundamentals）
* 深度学习基础（Deep Learning Fundamentals）
* 自然语言处理（NLP）核心概念
* 大型语言模型（LLM）的训练与优化
* 提示工程与伦理考量
* 数据分析与可视化
* 实验设计与模型调优
课程要求：
* 基本编程经验（推荐Python语言）
* 对机器学习概念（如训练/验证/测试集划分、过拟合、评估指标）的基础理解
* 可联网的计算机（用于在线学习与实验操作）
课程详细描述：
* **课程目标**：系统学习生成式AI与大型语言模型（LLM）的核心知识，掌握NVIDIA GPU加速技术，通过NCA-GENL认证考试，成为具备实战能力的AI专家。
* **适合人群**：
– 开发人员：希望将生成式AI能力集成到应用中的开发者
– 数据科学家：需利用LLM进行文本分析、自然语言处理及数据洞察的专业人士
– 机器学习爱好者：探索AI前沿技术（如Transformer架构、扩散模型）的实践者
– AI从业者：计划提升技能、获得NVIDIA认证以推动职业发展的技术人员
* **课程结构**：
– 理论讲解：涵盖ML/DL基础、LLM训练原理、提示工程等关键主题
– 实践操作：通过Jupyter Notebook完成代码实验与模型调优
– 考试准备：模拟题库与针对性练习，强化考点掌握
* **核心技能**：
– 理解Transformer架构与注意力机制
– 掌握LLM的微调与部署策略
– 应用提示工程生成高质量输出（文本、代码、多模态内容）
– 优化模型性能并解决实际应用中的伦理问题
* **课程价值**：
– 提供NCA-GENL考试的完整备考路径
– 结合NVIDIA技术，提升GPU加速模型开发能力
– 覆盖生成式AI在内容创作、代码生成、设计自动化等领域的应用案例
– 获得结业证书，助力职业发展与行业认可
