NVIDIA NCA-GENL題庫介紹

NVIDIA NCA-GENL 考試大綱：

主題	簡介
主題 1	Alignment: Addresses methods for ensuring LLM behavior is safe, accurate, and consistent with human intentions and values.
主題 2	Software development: Covers the programming practices and coding skills required to build, maintain, and deploy generative AI applications.
主題 3	Data preprocessing and feature engineering: Covers preparing raw data through cleaning, transformation, and feature selection to make it suitable for model training.
主題 4	Experimentation: Explores running and evaluating trials to test model behavior, compare approaches, and validate generative AI solutions.
主題 5	Prompt engineering: Focuses on techniques for designing and refining input prompts to effectively guide LLM outputs toward desired results.
主題 6	LLM integration and deployment: Addresses connecting LLMs into real-world applications and deploying them reliably across production environments.
主題 7	Python libraries for LLMs: Covers key Python frameworks and tools — such as LangChain, Hugging Face, and similar libraries — used to build and interact with LLMs.
主題 8	Fundamentals of machine learning and neural networks: Covers the core concepts of how machine learning models learn from data, including the structure and function of neural networks that underpin large language models.
主題 9	Experiment design: Focuses on structuring controlled tests and workflows to systematically evaluate LLM performance and outcomes.

參考：https://www.nvidia.com/en-us/learn/certification/generative-ai-llm-associate/

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