NVIDIACertified Associate: Generative AI LLMs (NCA-GENL)
NVIDIA zertifiziert Wissen zu Generative AI LLMs auf zwei Stufen, und NCA-GENL ist die Associate-Stufe. Sie fragt Grundlagen ab: wie Transformer arbeiten, wann Prompting, RAG oder Fine-Tuning passt und wie du Modellausgaben bewertest. Verteiltes Training auf mehreren GPUs, Parallelisierung und Performance-Profiling prüft NVIDIA erst auf der Professional-Stufe NCP-GENL, für die es zwei bis drei Jahre Praxis erwartet. Auf NCA-GENL bereitet dich das tecnovy Training vor.
Für Entwickler:innen und Data Scientists, die im Team an LLM-Anwendungen mitarbeiten: Im tecnovy Training zu NVIDIA NCA-GENL übst du Transformer, Prompting, RAG, Fine-Tuning und Evaluation und entscheidest danach begründet, welcher Ansatz zu einem Anwendungsfall passt.
So läuft das Training
Methode
Konzeptblöcke, Demos und Übungsfragen im Prüfungsformat
Du entwickelst Software oder arbeitest als Data Scientist und wirkst unter Anleitung erfahrener Kolleg:innen an LLM-Systemen mit.
Du arbeitest mit NVIDIA-Infrastruktur oder -Software, oder dein Team plant ihren Einsatz.
Du willst deine LLM-Grundlagen mit einer Zertifizierung von NVIDIA auf Associate-Stufe belegen.
Voraussetzungen
Keine Voraussetzungen
Du kannst direkt einsteigen. Mitbringen: Grundverständnis von generativer KI und Large Language Models. Hilfreich: Python-Grundkenntnisse, Basiswissen zu Machine Learning.
Stattdessen geeignetLLM EngineeringWer ohne Herstellerprüfung eigene LLM-Anwendungen in Python baut, mit Modell-APIs, JSON-Schemas und Tests.
Lehrplan
NCA-GENL Kurs im Detail
Das tecnovy Training führt in fünf Teilen vom Aufbau eines Sprachmodells bis zur Prüfungsstrategie. NVIDIA gewichtet die Prüfung NCA-GENL nach fünf Bereichen (Stand November 2026): Core Machine Learning and AI Knowledge 30 %, Software Development 24 %, Experimentation 22 %, Data Analysis 14 % und Trustworthy AI 10 %. Dieser Lehrplan deckt Data Analysis und Teile von Experimentation nicht ab.
01Grundlagen
Dieser Teil legt das Fundament, auf dem jede spätere Entscheidung über ein LLM aufbaut.
Machine Learning, neuronale Netze und Deep Learning im Überblick
Transformer-Architektur mit Encoder, Decoder und Attention
Tokens und Embeddings als Eingabe eines Sprachmodells
02Mit LLMs arbeiten
Hier steuerst du ein Sprachmodell, ohne seine Gewichte zu verändern.
Prompt Engineering mit Zero-, One- und Few-Shot-Beispielen
Format und Inhalt der Ausgabe gezielt steuern
Retrieval Augmented Generation (RAG): Dokumente aufteilen, einbetten und abrufen
03Modelle anpassen
Reichen Prompting und RAG nicht aus, passt du das Modell selbst an.
Vollständiges Fine-Tuning und parameter-effiziente Verfahren wie LoRA
Datensätze für das Fine-Tuning bereinigen und tokenisieren
Die Wahl zwischen Prompting, RAG und Fine-Tuning
04Bereitstellung und Bewertung
Dieser Teil führt vom angepassten Modell zur bewerteten Anwendung.
Inferenz optimieren und Modelle bereitstellen
NVIDIA-Werkzeuge aus NVIDIAs Leseliste zur Prüfung, darunter TensorRT, NVIDIA Dynamo-Triton (ehemals Triton Inference Server) und NeMo
LLM-Ausgaben mit Metriken und Benchmarks bewerten
Verantwortungsvolle KI: Bias, Datenschutz und Einwilligung
05Prüfungsvorbereitung
Zum Schluss überträgst du das Gelernte auf das Format der Prüfung NCA-GENL.
Übungsfragen im Multiple-Choice-Format der Prüfung
Zeiteinteilung für 50 bis 60 Fragen in einer Stunde
Englische Fachbegriffe, wie sie in der Prüfung vorkommen
Du erklärst, wie ein Transformer mit Attention aus Tokens und Embeddings Text erzeugt.
02
Du wählst für einen Anwendungsfall zwischen Prompting, RAG und Fine-Tuning und begründest die Wahl.
03
Du formulierst Prompts mit Beispielen, die Format und Inhalt der Modellausgabe steuern.
04
Du skizzierst eine RAG-Anwendung vom Aufteilen der Dokumente über Embeddings bis zur Übergabe passender Inhalte an das Modell.
05
Du vergleichst vollständiges Fine-Tuning mit parameter-effizienten Verfahren wie LoRA nach Rechenaufwand und Datenbedarf.
06
Du bereitest einen Datensatz für das Fine-Tuning vor, von der Bereinigung bis zur Tokenisierung.
07
Du ordnest NVIDIA-Werkzeuge den Schritten Anpassung, Inferenzoptimierung und Bereitstellung eines LLM zu.
08
Du bewertest LLM-Ausgaben mit Metriken und Benchmarks und prüfst sie auf Bias und den Umgang mit personenbezogenen Daten.
NVIDIA-Certified Associate: Generative AI LLMs
NVIDIA vergibt die Zertifizierung nur nach bestandener Prüfung, als digitales Badge und auf Wunsch als Zertifikat. Sie gilt zwei Jahre ab Ausstellung; zur Rezertifizierung musst du die Prüfung erneut bestehen.
Glossar Deutsch/EnglischWeil NVIDIA die Prüfung NCA-GENL auf Englisch stellt, erklärt das Glossar die Fachbegriffe ihrer Prüfungsthemen auf Deutsch.
Nicht enthalten
NVIDIA-PrüfungsgebührNVIDIA berechnet 125 USD je Prüfungsversuch, in manchen Ländern zuzüglich Steuern (Stand November 2026).
NCA-GENL
Warum tecnovy
Was du bei uns oben drauf bekommst
01
No Slideshow, Hands-On!
Versprochen: keine PowerPoint-Schlacht. Wir arbeiten in Gruppen, verknüpfen Theorie mit Praxis, und du bekommst Praxisbeispiele unserer erfahrenen Trainer sowie den Austausch mit Gleichgesinnten.
02
Certificate Showroom
Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.
03
Flexible Umbuchung
Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.
04
Doppelt hält besser
Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher oder Prüfungsvorbereitung besuchen.
05
Lerne von Experten
Wir garantieren dir stets den Einsatz von didaktisch und methodisch erstklassig qualifizierten Trainern, die ihr Wissen sowohl aus Trainingserfahrung als auch beruflicher Praxis- und Projekterfahrung beziehen.
FAQs
Häufige Fragen
01NCA-GENL oder NCP-GENL: Welche NVIDIA-Stufe passt zu mir?
NCA-GENL passt, wenn du LLM-Grundlagen belegen willst: NVIDIA nennt die Associate-Stufe einen Einstiegsnachweis für Entwickler:innen, die unter Anleitung erfahrener Kolleg:innen an LLM-Systemen mitarbeiten. Für die Professional-Stufe NCP-GENL nennt NVIDIA zwei bis drei Jahre Praxis als Voraussetzung, sie prüft Design, Training und Fine-Tuning von LLMs mit verteiltem Training (Stand November 2026). Das tecnovy Training bereitet auf NCA-GENL vor.
02Wie läuft die NVIDIA-Prüfung NCA-GENL ab?
Die Prüfung NCA-GENL umfasst 50 bis 60 Multiple-Choice-Fragen in einer Stunde, findet getrennt vom tecnovy Training statt und ist über ein Konto bei Certiverse zugänglich. Laut NVIDIA siehst du das Ergebnis bei den meisten Prüfungen am Ende auf dem Bildschirm, per E-Mail folgt es innerhalb von 24 Stunden (Stand November 2026).
03Wie viele Punkte brauche ich, um NCA-GENL zu bestehen?
Das gibt NVIDIA nicht bekannt: NVIDIAs Zertifizierungsprüfungen enden mit bestanden oder nicht bestanden, eine Punktzahl teilt NVIDIA nicht mit (Stand November 2026). Im tecnovy Training zu NCA-GENL prüfst du deinen Stand deshalb an Übungsfragen im Prüfungsformat.
04Kann ich die NVIDIA-Prüfung NCA-GENL auf Deutsch ablegen?
Nein, NVIDIA bietet NCA-GENL auf Englisch an (Stand November 2026). Wird eine Prüfung nicht in deiner Muttersprache angeboten, kannst du zusätzliche Zeit beantragen; NVIDIA entscheidet im Einzelfall, und der Antrag muss vor der Prüfung gestellt sein.
05Was passiert, wenn ich die NVIDIA-Prüfung NCA-GENL nicht bestehe?
Du kannst die Prüfung NCA-GENL nach 14 Tagen Wartezeit erneut kaufen und ablegen, bei insgesamt höchstens fünf Versuchen einschließlich des ersten in zwölf Monaten ab dem Kauf des ersten Versuchs (NVIDIA, Stand November 2026). Die Gebühr für jeden Versuch ist nicht im Preis des tecnovy Trainings enthalten.
06Wann lege ich die NVIDIA-Prüfung NCA-GENL nach dem Training ab?
Den Prüfungstermin für NCA-GENL wählst du unabhängig vom tecnovy Training, NVIDIA lässt ihn bis zu 60 Tage im Voraus festlegen. Umbuchen oder stornieren geht bis 24 Stunden vor dem Termin, danach erstattet NVIDIA die Gebühr nicht (Stand November 2026).
07Brauche ich Erfahrung mit NVIDIA-Produkten für NCA-GENL?
Nein, als Voraussetzung für NCA-GENL nennt NVIDIA nur ein Grundverständnis von generativer KI und Large Language Models (Stand November 2026). Für das tecnovy Training helfen zusätzlich Python-Grundkenntnisse und Basiswissen zu Machine Learning.
08Programmiere ich im NCA-GENL Training eigene LLM-Anwendungen?
Nicht als Schwerpunkt: Das tecnovy Training zu NCA-GENL arbeitet mit Konzeptblöcken, Demos und Übungsfragen im Prüfungsformat. Eigene LLM-Anwendungen in Python, mit Modell-APIs, JSON-Schemas und Tests, baust du in LLM Engineering, einem herstellerneutralen tecnovy Kurs ohne Prüfung.
Wie sieht deine Schulung bei tecnovy aus?
NCA-GENLCertified Associate: Generative AI LLMs
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