tecnovy AI Suite
Termine & Buchung
Aktuell sind keine öffentlichen Termine ausgeschrieben.
Neue Termine werden laufend veröffentlicht. Lass dich vormerken oder plane ein Inhouse-Training für dein Team.
Passung
Keine Voraussetzungen
Du kannst direkt einsteigen. Hilfreich: zwei bis drei Jahre Praxis mit LLMs in KI- oder ML-Rollen, Erfahrung mit Transformer-Architekturen und verteiltem Training, sichere Python-Kenntnisse.
Stattdessen geeignet NCA-GENL Für den Einstieg ohne mehrjährige LLM-Praxis: NVIDIA erwartet dort ein Grundverständnis von generativer KI und LLMs.
Lehrplan
Das tecnovy Training folgt den zehn Bereichen des NVIDIA Study Guides zur NCP-GENL (Stand September 2025), gebündelt in die fünf Themen, die NVIDIA selbst zur Vorbereitung nennt. In Klammern steht NVIDIAs Gewichtung der beiden Bereiche je Teil: Optimierung und GPU-Beschleunigung machen zusammen fast ein Drittel der Prüfung aus.
Dieser Teil klärt, wie ein LLM aufgebaut ist und wie du es per Prompt an neue Aufgaben anpasst.
Hier bereitest du Daten auf und passt ein vortrainiertes Modell an eine Domäne an.
Der größte Block der Prüfung: Modelle werden kleiner und schneller, Training und Inferenz skalieren über mehrere GPUs.
Dieser Teil bringt ein LLM in Produktion und hält es dort zuverlässig.
Zum Schluss misst du die Qualität eines Modells und begrenzt seine Risiken.
Ergebnis
Du passt ein LLM mit Chain-of-Thought-, Zero-, One- und Few-Shot-Prompts an eine neue Aufgabe an und steuerst seine Ausgabe.
Du planst die Datenaufbereitung für ein Fine-Tuning und wählst eine passende Tokenisierung.
Du entscheidest, wann Prompting reicht und wann ein Fine-Tuning mit parameter-effizienten Verfahren wie LoRA nötig ist.
Du wählst zwischen Pruning, Quantisierung und Knowledge Distillation und schätzt ab, was jedes Verfahren an Genauigkeit kostet.
Du begründest, welche Form der Parallelität ein Training auf mehreren GPUs braucht, und liest Profiling-Ergebnisse auf Engpässe.
Du skizzierst eine Container-Pipeline für die Inferenz mit NVIDIA Dynamo-Triton und Kubernetes.
Du legst Zuverlässigkeitsmetriken, Monitoring und Versionierung für ein produktives LLM fest.
Du bewertest ein Modell mit Benchmarks und Fehleranalyse und prüfst es auf Bias und passende Guardrails.
NVIDIA vergibt die Zertifizierung nur nach bestandener Prüfung, als digitales Badge und auf Wunsch als Zertifikat. Sie gilt zwei Jahre ab Ausstellung; zur Rezertifizierung legst du die Prüfung erneut ab.
Zertifizierungsbedingungen nvidia.com ↗Prüfung
120minBearbeitungszeit
NVIDIA führt die Prüfung online mit Fernaufsicht durch, auf Englisch und getrennt vom tecnovy Training. Gewertet wird nur bestanden oder nicht bestanden, eine Punktzahl erhältst du nicht.
Offizielle Prüfungsregeln nvidia.com ↗Teilnahmenachweis
≥80%Anwesenheit
Es belegt deine Teilnahme am tecnovy Training, nicht das Bestehen der NVIDIA-Prüfung.
Certificate Showroom öffnen tecnovy → Leistungsumfang
Warum tecnovy
01
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
Hol dir dein Teilnahmezertifikat und verbinde es, falls vorhanden, mit deinem Prüfungszertifikat. Vollautomatisiert, schön gestaltet. Nur für dich, nur bei tecnovy.
03
Falls du mal kurzfristig verhindert sein solltest, kannst du deine Schulung bis eine Woche vor Trainingsbeginn kostenlos umbuchen.
04
Gerne darfst du innerhalb eines Jahres die Schulung nochmals online als Refresher oder Prüfungsvorbereitung besuchen.
05
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
NCP-GENLCertified Professional: Generative AI LLMs
Wir merken dich vor, sobald der nächste Termin geplant ist.
Sag uns bitte, was wir besser machen können.
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