NVIDIA NCA-GENM Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz | 20% | - Grundlegende Konzepte des maschinellen und tiefen Lernens - Neuronale Netzwerkarchitekturen für multimodale Systeme - Prinzipien und Verfahren der generativen KI |
| Vertrauenswürdige künstliche Intelligenz | 5% | - Robustheit und Maßnahmen zur Fehlervermeidung - Zuverlässigkeit, Fairness und Sicherheit generativer Systeme - Ethische Aspekte und verantwortungsvolle Nutzung |
| Softwareentwicklung und technische Umsetzung | 15% | - Empfehlungen für Aufbau und Wartung von Systemen - Entwicklungsabläufe für Anwendungen der generativen KI - Bibliotheken, Frameworks und Werkzeuge für multimodale KI |
| Durchführung von Experimenten | 25% | - Kennzahlen und Validierungsverfahren für generative Modelle - Versuchsaufbau und Methodik - Modelltraining, Feinabstimmung und Bewertung |
| Datenanalyse und Visualisierung | 10% | - Interpretation der Ergebnisse generativer KI - Visualisierungsmethoden für das Verhalten und die Ergebnisse von Modellen - Analyse multimodaler Datensätze und Ergebnisse |
| Multimodale Daten | 15% | - Architekturen und Integration multimodaler Modelle - Eigenschaften von Text-, Bild- und Audiodaten - Datenvorverarbeitung, Datenfusion und Datendarstellung |
| Leistungsoptimierung | 10% | - Überlegungen zur Skalierbarkeit und Bereitstellung - Modelleffizienz und Optimierung der Inferenz - Hardwarebeschleunigung auf NVIDIA-Plattformen |
NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen
In a multimodal machine learning context, how are different modalities usually linked to each other?
- A. Different modalities are linked through random connections.
- B. Different modalities are linked through separate models that are ensembled by tree-based models.
- C. Different modalities are linked through a shared representation that captures the relationships between the modalities.
- D. Different modalities are not linked to each other in a multimodal machine learning context.
Antwort: C 🗳️
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What are some methods to overcome limited throughput between CPU and GPU?
- A. Upgrade the GPU to a higher-end model.
- B. Using techniques like memory pooling.
- C. Increase the clock speed of the CPU.
- D. Increase the number of CPU cores.
Antwort: B 🗳️
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In large-language models, what is the purpose of the attention mechanism?
- A. To capture the order of the words in the input sequence.
- B. To assign weights to each word in the input sequence.
- C. To measure the importance of the words in the output sequence.
- D. To determine the order in which words are generated.
Antwort: B 🗳️
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You have a dataset containing information about sales performance for different regions in the last ten years.
Which type of data visualization would be most appropriate to compare the sales performance across regions on a year-by-year basis?
- A. Pie chart
- B. Line chart
- C. Scatter plot
- D. Bar chart
Antwort: A 🗳️
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What is contrastive learning in the context of multimodal deep learning? Pick the 2 correct responses below.
- A. In a multimodal context, usually, contrastive learning increases the similarity of representations across modalities for the different objects and decreases the similarity of representations across modalities for same objects.
- B. Contrastive learning is a technique used to manipulate and analyze multimodal data using Generative AI.
- C. In a multimodal context, usually, contrastive learning decreases the similarity of representations across modalities for the same objects and increases the similarity of representations across modalities for different objects.
- D. In a multimodal context, usually, contrastive learning increases the similarity of representations across modalities for the same objects and decreases the similarity of representations across modalities for different objects.
- E. Contrastive learning is a technique used to train deep learning models by comparing similar and dissimilar inputs and optimizing the model to maximize the similarity between representations of similar inputs and minimize the similarity between representations of dissimilar inputs.
Antwort: D,E 🗳️
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