📋 Voraussetzungen

Grundlegende Kenntnisse in Python-Programmierung und Vertrautheit mit Konzepten des maschinellen Lernens werden empfohlen.

👥 Für wen ist dieser Kurs

  • • Software-Entwickler, die generative KI in Anwendungen integrieren möchten
  • • Data Scientists und ML-Ingenieure, die in LLM-Technologien expandieren
  • • IT-Fachleute, die KI-Trends und -Tools verstehen möchten
  • • Studierende und Forschende im Bereich Künstliche Intelligenz

📚 Was Sie lernen werden

1

Einführung in Generative KI und große Sprachmodelle

2

Prompt-Engineering-Techniken und Best Practices

3

Grundlagen der Retrieval-Augmented Generation (RAG)

4

Fine-Tuning und Anpassung von LLMs

5

Bereitstellung von Generativen KI-Anwendungen

6

Praktische Übungen mit NVIDIA AI-Infrastruktur

🏛️ Über die Institution — NVIDIA

NVIDIA ist das wertvollste Halbleiterunternehmen der Welt und treibt die KI-Revolution mit seiner GPU-Technologie voran. NVIDIA-Zertifizierungen sind in der KI- und Deep-Learning-Branche hoch angesehen.

Gegründet

1993

Standort

Santa Clara, California, USA

Anerkennung

World's Most Valuable Semiconductor Company

❓ Häufig gestellte Fragen

Wird das NVIDIA-Zertifikat von Arbeitgebern anerkannt? ▼
Ja, Zertifikate des NVIDIA Deep Learning Institute sind in der KI- und Technologiebranche hoch anerkannt, da NVIDIA das führende Unternehmen für KI-Infrastruktur weltweit ist.
Brauche ich eine GPU, um den Kurs zu belegen? ▼
Nein, NVIDIA stellt cloudbasierte GPU-Ressourcen für die praktischen Übungen bereit, sodass Sie alles über Ihren Browser abschließen können.
Wie erhalte ich das Zertifikat? ▼
Absolvieren Sie alle Kursmodule und praktischen Übungen und bestehen Sie dann die Abschlussbewertung, um Ihr NVIDIA DLI-Zertifikat zu erhalten.

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Komplette Anleitung mit Screenshots, Tipps und Fehlerbehebung

  • ✓ Schritt-für-Schritt Registrierungsanleitung
  • ✓ Screenshot-Tutorials für jeden Schritt
  • ✓ Häufige Fehler vermeiden
  • ✓ Tipps zum schnelleren Abschluss
  • ✓ FAQ und Fehlerbehebung
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