Asociado Certificado por NVIDIA

IA Generativa Multimodal

(NCA-GENM)

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    Sobre Esta Certificación

    La certificación de IA Generativa Multimodal de la NCA es una credencial de nivel básico que valida las habilidades fundamentales necesarias para diseñar, implementar y administrar sistemas de IA que sintetizan e interpretan datos en las modalidades de texto, imagen y audio. 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 exámenes de NVIDIA antes de programar su examen.

    Si tiene alguna pregunta, contáctese con nosotros aquí.

    Detalles del Examen de Certificación

    Duración: 1 hora

    Precio: $125

    Nivel de certificación: Asociado

    Tema: IA generativa multimodal

    Número de preguntas: 50-60 de opción múltiple

    Requisitos previos: Una comprensión básica de la IA generativa

    Idiomas: Inglés

    Validez: Esta certificación tiene una validez de 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 Tratados en el Examen

    Los temas de los que trata el examen incluyen los siguientes:

    • Conocimiento básico de machine learning e IA
    • Análisis y visualización de datos
    • Experimentación
    • Datos multimodales
    • Optimización del rendimiento
    • Desarrollo e ingeniería de software
    • IA fiable

    A Quién Está Dirigido

    • Ingenieros de IA DevOps
    • Estrategas de IA
    • Ingenieros de investigación de datos aplicados
    • Científicos de datos aplicados
    • Científicos investigadores de deep learning aplicado
    • Arquitectos de soluciones de nube
    • Científicos de datos
    • Ingenieros de desempeño de deep learning
    • Especialistas en IA generativa
    • Especialistas e investigadores en grandes modelos de lenguaje (LLM)
    • Ingenieros de machine learning
    • Investigadores principales
    • Ingenieros de software
    • Arquitectos de soluciones

    Guía de Estudio del Examen

    Revisar la guía de estudio

    Esquema del Examen

     Revise la tabla a continuación. Está organizada por tema y relevancia, para indicar el porcentaje del examen que se enfoca en cada tema. La asignación de los temas se basa en cursos y talleres de capacitación relacionados de NVIDIA Training, que se pueden usar para prepararse para el examen.

    Recommended Training
    Type of course | Duration | Cost    		 Content Breakdown 25%
    Experimentation    		 20%
    Core Machine Learning and AI Knowledge    		 15%
    Multimodal Data    		 15%
    Software Development    		 10%
    Data Analysis and Visualization    		 10%
    Performance Optimization    		 5%
    Trustworthy AI

    You can take one of these courses:
    Getting Started With Deep Learning
    Self-paced | 8 hours | $90
    Fundamentals of Deep Learning
    Workshop | 8 hours | $500
    See Details

    You can take one of these courses:
    Introduction to Transformer-Based Natural Language Processing
    Self-paced | 6 hours | $30
    Building Transformer-Based Natural Language Processing Applications
    Workshop | 8 hours | $500
    See Details

    Building Conversational​ AI Applications
    Workshop | 8 hours | $500
    See Details

    You can take one of these courses:
    Generative AI With Diffusion Models
    Self-paced | 8 hours | $90
    Generative AI With Diffusion Models
    Workshop | 8 hours | $500
    See Details

    Building AI Agents with Multimodal Models
    Workshop | 8 hours | $500
    (Coming soon)
    See Details

    Revise Estos Materiales Adicionales

     

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    Puede hacer uno de estos cursos:

    Introducción al Deep Learning
    Fundamentos del Deep Learning

    Habilidades tratadas en estos cursos:

    Análisis de Datos

    • Optimice los conjuntos de datos mediante el aumento de datos para mejorar la precisión de los modelos.

    Conocimiento Básico Sobre Machine Learning e IA

    • Comprenda las técnicas y herramientas fundamentales necesarias para entrenar un modelo de deep learning.
    • Obtenga experiencia con arquitecturas de modelos y tipos de datos de deep learning comunes

    Optimización del Rendimiento

    • Aproveche el aprendizaje de transferencia entre modelos para lograr resultados eficientes con menos datos y computación.

    Desarrollo de Software

    • Obtenga experiencia con arquitecturas de modelos y tipos de datos de deep learning comunes.
    • Asuma su propio proyecto con un framework de deep learning moderno.
    Más Información Sobre Introducción al Deep Learning
    Más Información Sobre Fundamentos del Deep Learning

    Puede hacer uno de estos cursos:

    Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural Basado en Transformers

    Desarrollo de Aplicaciones de Procesamiento de Idiomas Naturales Basadas en Transformers

    Habilidades tratadas en estos cursos:

    Experimentación

    • Comprenda cómo se pueden usar LLM basados en transformers para manipular, analizar y generar datos basados en textos.
    • Aproveche los LLM modernos y preentrenados para resolver varias tareas de procesamiento de lenguaje natural (PLN), como la clasificación de tokens, la clasificación de textos, los resúmenes y la respuesta a preguntas.

    Conocimiento Básico Sobre Machine Learning e IA

    • Aprenda a describir cómo se usan los transformers como los pilares básicos de los LLM modernos para aplicaciones de PLN.

    Análisis de Datos

    • Comprenda cómo se pueden usar los LLM basados en transformers para manipular, analizar y generar datos basados en textos.

    Análisis y Visualización de Datos

    • Comprenda cómo se pueden usar los LLM basados en transformers para manipular, analizar y generar datos basados en textos.
    Más Información Sobre Introducción al Procesamiento del Lenguaje Natural Basado en Transformers
    Más Información Sobre Desarrollo de Aplicaciones de Procesamiento de Lenguaje Natural Basado en Transformers

    Desarrollo de Aplicaciones de IA Conversacional

    Habilidades tratadas en este curso:

    Experimentación

    • Personalice e implemente modelos de reconocimiento automático de voz (ASR) y de texto a voz (TTS) en NVIDIA® Riva.
    • Cree e implemente un pipeline integral de IA conversacional, que incluye modelos de ASR, de procesamiento de lenguaje natural (PLN) y de TTS, en Riva.
    • Implemente una aplicación de IA conversacional para fines de producción con un gráfico de Helm para escalar en los clústeres de Kubernetes.

    Datos Multimodales

    • Personalice e implemente modelos de ASR y de TTS en Riva.
    • Cree e implemente un pipeline integral de IA conversacional, que incluye modelos de ASR, de PLN y de TTS, en Riva.

    Optimización del Rendimiento

    • Implemente una aplicación de IA conversacional para fines de producción con un gráfico de Helm para escalar en los clústeres de Kubernetes.
    Más Información Sobre el Curso

    IA Generativa con Modelos de Difusión

    Habilidades tratadas en este curso:

    Experimentación

    • Mejore la calidad de las imágenes generadas con el proceso de difusión de reducción de ruido.
    • Controle la salida de la imagen con incrustaciones de contexto. Pruebe y perfeccione las incrustaciones de contexto para lograr la salida de imagen deseada, lo que requiere enfoques experimentales para optimizar el desempeño.

    Datos Multimodales

    • Genere imágenes a partir de prompts de texto en inglés mediante el preentrenamiento contrastivo de lenguaje e imágenes (CLIP).

    Desarrollo de Software

    • Genere imágenes a partir de puro ruido.
    • Genere imágenes a partir de prompts de texto en inglés mediante el uso de CLIP.

    IA fiable

    • Comprenda la autenticidad del contenido y cómo crear modelos fiables.
    Más Información Sobre el Curso a Su Propio Ritmo
    Más Información Sobre el Taller

    Creación de Agentes de IA con Modelos Multimodales

    Habilidades tratadas en este curso:

    Conocimiento Básico Sobre Machine Learning e IA:

    • Diferentes tipos de datos y cómo prepararlos para las redes neuronales.
    • Fusión de modelos y las diferencias entre la fusión temprana, tardía e intermedia.
    • La diferencia entre la modalidad y la organización de agentes.

    Datos Multimodales:

    • Fusión de modelos y las diferencias entre la fusión temprana, tardía e intermedia.
    • La diferencia entre la modalidad y la organización de agentes.

    Análisis de Datos

    • Extracción de PDF mediante OCR.

    Desarrollo de Software:

    • Personalización de NVIDIA AI Blueprints con VIA.
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