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NVIDIA NCA-GENM Prüfungsthemen:
| Abschnitt | Gewichtung | Ziele |
|---|---|---|
| Softwareentwicklung & Engineering | 15% | - Integration und Bereitstellung multimodaler KI-Systeme - Python-Bibliotheken für multimodale KI |
| Vertrauenswürdige KI | 5% | - Gewährleistung von Fairness und Transparenz - Ethische Überlegungen bei der KI-Entwicklung |
| Grundlegendes ML & KI-Wissen | 20% | - Grundkonzepte und Terminologie - Wichtige Algorithmen und Techniken |
| Leistungsoptimierung | 10% | - Überwachung und Verbesserung der Systemeffizienz - Techniken zur Optimierung der KI-Leistung |
| Multimodale Daten | 15% | - Anwendungen und Anwendungsfälle - Handhabung und Integration von Text-, Bild- und Audiodaten |
| Experimentierung | 25% | - A/B-Testing - Modellbewertung und -vergleich - Versuchsplanung - Hypothesentests |
| Datenanalyse & Visualisierung | 10% | - Visualisierungstechniken für multimodale Daten - Datenvorverarbeitung und Feature Engineering |
NVIDIA Generative AI Multimodal NCA-GENM Prüfungsfragen mit Lösungen
1. Which framework is used for conversational AI models development?
A) NVIDIA DeepStream
B) NVIDIA NeMo
C) NVIDIA Metropolis
D) NVIDIA Clara
2. You are working with a large dataset and want to visualize the distribution of a continuous variable. Which type of data visualization would be most appropriate?
A) Bar chart
B) Line chart
C) Pie chart
D) Histogram chart
3. What is a main application of Triton Inference Server?
A) Triton Server can be used to deploy neural networks from various frameworks.
B) Triton Server can be used to deploy AI models on the GPU only.
C) Triton Server can be used to execute GPU-accelerated graph analysis with cuGraph.
D) Triton Server can be used to generate images from pure noise.
4. Which metric is commonly used to evaluate machine-translation models?
A) Accuracy
B) BLEU score
C) F1 score
D) Mean Absolute Error (MAE)
5. Which of the following best describes the role of machine learning in handling multimodal data?
A) To reduce the amount of data needed for accurate predictions.
B) To enable models to learn from and interpret diverse data types.
C) To focus on textual data analysis.
D) To eliminate the need for human intervention in data analysis.
Fragen und Antworten:
| 1. Frage Antwort: B | 2. Frage Antwort: D | 3. Frage Antwort: A | 4. Frage Antwort: B | 5. Frage Antwort: B |






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