Asociado certificado por NVIDIA

Infraestructura y operaciones de IA

(NCA-AIIO)

Sobre Esta Certificación
Preparación Para El Examen
Esquema del Examen
Manténgase al Día

Sobre Esta Certificación
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Sobre Esta Certificación

La certificación NCA-AIIO es una credencial de nivel de entrada que valida los conceptos fundamentales de la computación de IA relacionados con la infraestructura y las operaciones. El examen se hace en línea y se supervisa de forma remota, incluye 50 preguntas y tiene un límite de tiempo de 60 minutos.

Revise cuidadosamente la política de examen de NVIDIA antes de programar su examen.

Si tiene alguna pregunta, contáctenos aquí.

Nota importante: para acceder al examen, deberá crear una cuenta de Certiverse.

Detalles del Examen de Certificación

Duración: Una hora

Precio: 125 dólares

Nivel de Certificación: Asociado

Asunto: Infraestructura y operaciones de IA

Número de preguntas: 50

Requisitos previos: Una comprensión básica de la infraestructura de los data center.

Idioma: Inglés

Validez: Esta certificación es válida por dos años a partir de su emisión. Se puede conseguir la certificación de nuevo mediante una nueva presentación al examen.

Credenciales: Al aprobar el examen, los participantes recibirán una insignia digital y un certificado opcional que indica el nivel de certificación y el tema.

Preparación Para El Examen

Temas Que Cubre el Examen

Casos de uso de computación acelerada
IA, Machine Learning y Deep Learning
Arquitectura de GPU
Suite de software de NVIDIA
Consideraciones de infraestructura y operación para adoptar las soluciones de NVIDIA

Audiencias Candidatas

Propietarios de líneas empresariales
Técnicos de data center
Ingenieros de entrega y servicios profesionales
Ingenieros de operaciones de desarrollador (DevOps)
Gerentes de TI
Ingenieros de Redes
Representantes de ventas
Personal de administración de sistemas
Arquitectos de soluciones
Arquitectos de Sistemas

Entrenamiento Recomendado

Fundamentos de Infraestructura y Operaciones de IA

Este curso autogestionado, diseñado para profesionales empresariales, proporciona información invaluable sobre el paisaje en evolución de la IA. Ya sea que sea un profesional experimentado o que recién comience su viaje hacia la IA, este curso es esencial para mantenerse a la vanguardia en el panorama tecnológico en rápida evolución actual.

El tiempo típico para completar este curso es de siete horas.

Más Información

Guía de Estudio Del Examen

Revise la Guía de Estudio

Esquema del Examen

La siguiente tabla proporciona una descripción general de las áreas temáticas cubiertas en el examen de certificación y especifica cuánto del examen se centra en ese tema.

Áreas Temáticas	% del Examen	Temas Abarcados
Conocimientos Esenciales de la IA:	38 %	Describa la pila de software de NVIDIA usada en un entorno de IA. Compare y contraste los requisitos y las consideraciones de la arquitectura de entrenamiento e inferencia. Diferencie los conceptos de IA, Machine Learning y Deep Learning. Explique los factores que contribuyen a las recientes mejoras rápidas y a la adopción de la IA. Explique los casos y las industrias clave de uso de la IA. Explique el propósito y el caso de uso de varias soluciones de NVIDIA. Describa los componentes de software relacionados con el ciclo de vida del desarrollo y la implementación de la IA. Compare y contraste arquitecturas de GPU y CPU.
Infraestructura de IA	40 %	Identifique requisitos de hardware para casos de uso específicos de tareas de entrenamiento de IA Escale una infraestructura de GPU para diferentes casos de uso Identifique conceptos clave y especificaciones de alto nivel relacionadas con los requisitos de energía y refrigeración dentro de un datacenter Articule las ventajas clave, los desafíos y las consideraciones relacionadas con las infraestructuras locales y en la nube Identifique componentes y consideraciones clave de un clúster de una infraestructura acelerada Identifique los requisitos de la instalación Determine los requisitos de redes para cargas de trabajo de IA Identifique y describa protocolos de redes de centro de datos y conceptos clave Identifique opciones de red de centro de datos de alta velocidad y sus casos de uso Explique el propósito y los beneficios de una DPU en un datacenter
Operaciones de IA	22 %	Describa los aspectos esenciales de la administración y el monitoreo de los data center de IA Describa los aspectos esenciales de la orquestación de clústeres de IA y la programación de trabajos. Articule las medidas y criterios clave relacionados con el monitoreo de las GPU. Identifique las consideraciones clave para virtualizar la infraestructura acelerada.

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