NVIDIA 深度学习培训中心（DLI）近期在国内成功开展多场线下等级认证考试，为首批开发者和 IT 专业人员考生提供了验证专业知识和技能的平台，助力职业生涯发展。
为您介绍两门 Associate 级别生成式 AI 认证考试，包括Generative AI and LLMs（NCA-GENL）和Multimodal Generative AI（NCA-GENM）科目，并提供详细的备考指南和推荐培训课程，希望能助您快速通关。如何学习不同模式的培训课程，请查看后文说明。
认证科目 1：NVIDIA-Certified Associate: Generative AI and LLMs（NCA-GENL）
- 关于认证：用于验证结合 NVIDIA 解决方案的生成式 AI 和大语言模型（LLM）开发、集成和维护 AI 应用程序的基本技能。
- 考试概况：1 小时现场考试，50 道单选和多选题，考试语言可以选择中文或英文。考试通过后获得可在线验证的数字徽章和可供下载打印的电子证书，并被收录于 NVIDIA 认证名录中。
- 建议具备的知识和经验：
- 会用 Python、C 和 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）
- 深刻理解神经网络和深度学习模型
- 理工科背景，如计算机科学、软件工程、AI 等
- 备考指南：介绍考试所涵盖的各项技术考点和权重，以及考点相关的培训课程。
考点 1：核心机器学习和 AI 知识，考试权重 30%
1.1 了解算法、惯例和技术，使计算机能够从数据中学习并根据数据做出预测或决策。
1.2 推荐培训：
- 《生成式 AI 入门》2 学时 | 中文 | 免费 | 在线自主培训
- 《使用 RAG 增强大语言模型入门》1 学时 | 中文 | 免费 | 在线自主培训
考点 2：数据分析，考试权重 14%
2.1 检查、清理、转换和建模数据，目的是发现有用的信息、得出结论和支持决策。
2.2 推荐培训：
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《加速端到端的数据科学工作流》6 学时 | 英文 | 在线自主培训
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 3：实验，考试权重 22%
3.1 研究如何执行、评估和解释实验，包括 AI 模型评估以及使用人类受试者进行标记或从人类反馈中进行强化学习（RLHF）。
3.2 推荐培训：
- 《深度学习新手入门》8 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《使用 RAG 增强大语言模型入门》1 学时 | 中文 | 免费 | 在线自主培训
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《构建基于大语言模型应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建大语言模型 RAG 智能体》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 4：软件开发，考试权重 24%
4.1 创建、维护和测试软件。
4.2 推荐培训：
- 《深度学习新手入门》8 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《构建基于大语言模型的应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建大语言模型 RAG 智能体》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 5：值得信赖的人工智能，考试权重 10%
5.1 创建和评估合乎道德、节能且可靠的人工智能系统，该系统能够解释和整合各种形式的数据，确保它们的设计和应用方式透明、公平且可验证。
5.2 推荐培训：
- 《构建基于大语言模型的应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
认证科目 2：NVIDIA-Certified Associate: Multimodal Generative AI（NCA-GENM）
- 关于认证：用于验证设计、实现和管理 AI 系统所需的基本技能，这些 AI 系统可以合成和解释文本、图像和音频模态的数据。
- 考试概况：1 小时现场考试，50 道单选和多选题，需要理解生成式 AI 的基本知识，考试语言可以选择中文或英文。考试通过后获得可在线验证的数字徽章和可供下载打印的电子证书，并被收录于 NVIDIA 认证名录中。
- 建议具备的知识和经验：
- 会用 Python、C 和 AI 框架（如 PyTorch、TensorFlow 等）
- 深刻理解神经网络和深度学习模型
- 理工科背景，如计算机科学、软件工程、AI 等
- 备考指南：介绍考试所涵盖的各项技术考点和权重，以及考点相关的培训课程。
考点 1：核心机器学习和 AI 知识，考试权重 20%
1.1 了解算法、惯例和技术，使计算机能够从数据中学习并根据数据做出预测或决策。
1.2 推荐培训：
- 《生成式 AI 入门》2 学时 | 中文 | 免费 | 在线自主培训
- 《深度学习新手入门》8 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 2：数据分析，考试权重 10%
2.1 检查、清理、转换和建模数据，目的是发现有用的信息、得出结论和支持决策。
2.2 推荐培训：
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 3：实验，考试权重 25%
3.1 研究如何执行、评估和解释实验，包括 AI 模型和各种模型架构的评估。
3.2 推荐培训：
- 《深度学习新手入门》8 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于大语言模型的应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 4：多模态数据，考试权重 15%
4.1 涉及多种数据类型（例如文本、图像、音频、时间序列和地理空间信息）的集成、整理和质量评估，同时解决与这些不同模态中缺失或不完整信息相关的挑战。
4.2 推荐培训：
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于深度学习的工业检测应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 5：性能优化，考试权重 10%
5.1 通过设计贡献、迁移学习内容开发、监督训练增强、超参数调整、严格测试和计算进步来改进多模态 AI 模型，以提高能效、可信度和准确性。
5.2 推荐培训：
- 《为大规模推理部署模型》4 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于深度学习的工业检测应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 6：软件开发，考试权重 15%
6.1 设计和构建神经网络架构，例如用于生成图像任务的 U-Nets，集成文本到图像的 AI 模型如 CLIP，和应用提示工程来改进和引导这些系统的生成能力。熟悉 NVIDIA SDK，如 Riva、NeMo™、Triton™ 和 Avatar Cloud Engine（ACE）。
6.2 推荐培训：
- 《深度学习新手入门》8 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《基于 Transformer 的自然语言处理入门》6 学时 | 英文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《为大规模推理部署模型》4 学时 | 中文 | 新用户免费 | 在线自主培训
- 《加速端到端的数据科学工作流》6 学时 | 英文 | 在线自主培训
- 《构建基于大语言模型的应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《高效定制大语言模型》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
考点 7：值得信赖的人工智能，考试权重 5%
7.1 创建和评估合乎道德、节能且可靠的人工智能系统，该系统能够解释和整合各种形式的数据，确保它们的设计和应用方式透明、公平且可验证。
7.2 推荐培训：
- 《构建基于大语言模型的应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
- 《构建基于扩散模型的生成式 AI 应用》8 学时 | 中文 | NVIDIA AI 培训班
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- 请访问如下链接：
https://www.nvidia.cn/training/online/?ncid=so-wech-238078
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NVIDIA AI 培训班课程表
- 01 月 09 日：利用提示工程构建大语言模型（LLM）应用（新课程）
2025 年 4 月起将开设如下课程：
- 使用多模态模型构建 AI 智能体
- 使用大语言模型构建 AI 智能体
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