گواهینامه NVIDIA Generative AI LLM: 6 آزمون تمرینی [جدید]

برای آزمون NVIDIA Certified Generative AI LLMs با این دوره جامع که برای کمک به شما در تسلط بر موضوعات کلیدی و کسب اطمینان از طریق شش امتحان تمرینی طراحی شده است، آماده شوید. این دوره با بیش از 350 سؤال که حوزه‌های اصلی مانند اصول یادگیری ماشین، فناوری‌های هوش مصنوعی اختصاصی NVIDIA، توسعه نرم‌افزار، تجزیه و تحلیل داده‌ها و هوش مصنوعی اخلاقی را پوشش می‌دهد، درک عمیقی را ارائه می‌کند که برای برتری در آزمون گواهینامه لازم است.

موضوعات دوره تحت پوشش

1. یادگیری ماشین اصلی و دانش هوش مصنوعی (30%)

   • مبانی یادگیری ماشین و شبکه های عصبی: یادگیری تحت نظارت، بدون نظارت و تقویتی.

   • الگوریتم‌های کلیدی از جمله رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی و شبکه‌های عصبی.

   • درک مبانی شبکه عصبی: پرسپترون ها، توابع فعال سازی، انتشار به جلو/عقب، و توابع از دست دادن.

   • معماری های رایج: CNN، RNN، GAN.

   • اصول AI و فناوری‌های خاص NVIDIA: اتوماسیون، تصمیم‌گیری مبتنی بر داده، سخت‌افزار NVIDIA (GPU، Tensor Cores) و نرم‌افزار (CUDA، cuDNN، TensorRT، DeepStream، Jarvis).

2. توسعه نرم افزار (24%)

   • برنامه نویسی هسته پایتون، ساختارهای داده، جریان کنترل و بهترین شیوه ها برای برنامه های کاربردی هوش مصنوعی.

   • استفاده از کتابخانه‌های پایتون برای LLM، از جمله TensorFlow، PyTorch، Hugging Face Transformers، Keras، و کتابخانه‌های NLP مانند SpaCy، NLTK.

   • مهارت‌هایی برای آموزش مدل، تنظیم دقیق، و استقرار، همراه با یکپارچه‌سازی API (مانند OpenAI، Hugging Face) و تکنیک‌های ارائه مدل (Docker، Kubernetes، NVIDIA Triton).

3. آزمایش (22%)

   • طراحی و اجرای آزمایش‌های هوش مصنوعی، از جمله فرمول‌بندی فرضیه و آزمایش A/B.

   • پیش‌پردازش داده‌ها و تکنیک‌های مهندسی ویژگی، مانند مدیریت مقادیر گمشده، نشانه‌گذاری، کاهش ابعاد (PCA، t-SNE)، و انتخاب ویژگی.

4. تجزیه و تحلیل داده ها و تجسم (14%)

   • تحلیل آماری و استخراج بینش، با استفاده از پایگاه‌های داده SQL/NoSQL، با ابزارهای تجسمی مانند Matplotlib، Seaborn، و Plotly.

   • روش‌های داده‌کاوی و تجسم، از جمله داده‌های NLP (مانند ابرهای کلمه، تجزیه و تحلیل احساسات) و معیارهای عملکرد (ماتریس‌های سردرگمی، منحنی‌های ROC).

5. هوش مصنوعی قابل اعتماد (10%)

   • اصول اخلاقی: شفافیت، انصاف، پاسخگویی و توضیح پذیری در هوش مصنوعی.

   • تکنیک‌هایی برای به حداقل رساندن سوگیری، از جمله معیارهای انصاف (برابری جمعیتی، شانس برابر)، و روش‌هایی برای ممیزی و اشکال‌زدایی مدل‌های هوش مصنوعی برای انصاف و تعصب.

امتحانات تمرینی گنجانده شده است

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-1 – 60 سوال

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-2 – 60 سوال

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-3 – 60 سوال

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-4 – 60 سوال

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-5 – 60 سوال

• NVIDIA Certified Generative AI LLM: Practice Exam-6 – 60 سوال

________________________________________________________________________________

سلب مسئولیت:

این دوره یک منبع غیررسمی است که برای کمک به فراگیران برای آماده شدن برای آزمون LLMهای AI Generative Certified NVIDIA ایجاد شده است و وابسته یا تایید شده توسط NVIDIA نیست.