प्रत्येक परीक्षा के बारे में लोग जो प्रश्न पूछते हैं — कठिनाई, लागत, प्रारूप, पूर्वापेक्षाएँ, नवीनीकरण और पास कैसे करें।
यह NVIDIA का सहयोगी-स्तर का सर्टिफिकेशन है जो generative AI और large language models के मूलभूत सिद्धांतों को कवर करता है — मुख्य अवधारणाएँ, LLMs बनाने और डिप्लॉय करने के लिए NVIDIA सॉफ्टवेयर/हार्डवेयर स्टैक, prompt engineering, डेटा हैंडलिंग और प्रयोग। यह एक multiple-choice exam (लगभग 50 प्रश्न 60 मिनट में) है, जिसका लक्ष्य GenAI/LLM क्षेत्र में प्रवेश करने वाले लोग हैं। पूरी जानकारी के लिए NCA-GENL हब देखें।
यह इसके लायक है यदि आप generative AI और LLMs के साथ काम करते हैं (या इसमें जाना चाहते हैं) और NVIDIA के इकोसिस्टम को महत्व देते हैं, जो AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर हावी है — यह मूलभूत GenAI ज्ञान को मान्य करने का एक विश्वसनीय तरीका है। एक नए, associate-level cert के रूप में यह प्रवेश संकेत के तौर पर सबसे उपयोगी है; इसे व्यावहारिक प्रोजेक्ट अनुभव के साथ जोड़ें। AI certs के बीच यह कैसे फिट बैठता है, इसे हमारी सर्टिफिकेशन्स की स्थिति रिपोर्ट पर देखें।
LLMs और generative AI के मूलभूत सिद्धांतों का अध्ययन करें — मॉडल आर्किटेक्चर, प्रॉम्प्टिंग, फाइन-ट्यूनिंग/एक्सपेरिमेंटेशन, और इसमें शामिल NVIDIA टूल्स — और LLM वर्कफ़्लो बनाने या चलाने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें। NVIDIA के अपने प्रशिक्षण पाठ्यक्रम एक अच्छा आधार हैं। फिर अभ्यास प्रश्नों का अभ्यास करें: हमारा NCA-GENL प्रश्न बैंक व्याख्याओं के साथ डोमेन को कवर करता है, और प्लेबुक उन अवधारणाओं को स्पष्ट करता है जिनकी यह परीक्षा लेता है।
यह NVIDIA का एसोसिएट-स्तरीय सर्टिफिकेशन है जो मल्टीमॉडल जेनरेटिव AI पर केंद्रित है — ऐसे मॉडल और तकनीकें जो केवल टेक्स्ट के बजाय एक से अधिक डेटा प्रकार (टेक्स्ट, इमेज, ऑडियो, वीडियो) पर काम करती हैं। इसमें मल्टीमॉडल कॉन्सेप्ट्स, वर्कफ्लो और उन्हें बनाने व डिप्लॉय करने के लिए उपयोग किए जाने वाले NVIDIA टूलिंग शामिल हैं। यह लगभग 50 प्रश्नों वाली 60 मिनट की मल्टीपल-चॉइस परीक्षा है। पूरी जानकारी के लिए NCA-GENM हब देखें।
मल्टीमॉडल AI उन मॉडलों को संदर्भित करता है जो एक साथ कई डेटा प्रकारों को समझते या जनरेट करते हैं — उदाहरण के लिए एक इमेज और एक टेक्स्ट प्रॉम्प्ट को विवरण में बदलना, या टेक्स्ट से वीडियो जनरेट करना। यह टेक्स्ट-ओनली LLMs से अलग एक तेजी से बढ़ता हुआ क्षेत्र है, और NCA-GENM वह एसोसिएट परीक्षा है जो इन मल्टीमॉडल जेनरेटिव सिस्टम्स के निर्माण के पीछे के कॉन्सेप्ट्स और NVIDIA टूलिंग को मान्य करती है।
यह इसके लायक है यदि आप मल्टीमॉडल जेनरेटिव AI के साथ काम करते हैं या इसमें आगे बढ़ रहे हैं और बुनियादी बातों को मान्य करना चाहते हैं — यह एक विशिष्ट, भविष्योन्मुखी एसोसिएट क्रेडेंशियल है। तैयारी के लिए, मल्टीमॉडल मॉडल कॉन्सेप्ट्स और संबंधित NVIDIA टूल का अध्ययन करें, मल्टीमॉडल वर्कफ्लो के साथ हैंड्स-ऑन अनुभव प्राप्त करें, और NVIDIA की प्रशिक्षण सामग्री का उपयोग करें। हमारे NCA-GENM प्रश्न बैंक और प्लेबुक उन कॉन्सेप्ट्स को कवर करते हैं जिनकी इसमें परीक्षा ली जाती है। देखें कि यह AI सर्ट्स के बीच कैसे फिट बैठता है हमारी प्रमाणीकरण की स्थिति रिपोर्ट पर।
यह NVIDIA का पेशेवर-स्तर का प्रमाणन है जो बड़े भाषा मॉडल सिस्टम बनाने और संचालित करने के लिए है — जो एसोसिएट NCA-GENL का एक गहरा, अधिक उन्नत समकक्ष है। यह NVIDIA के प्लेटफ़ॉर्म पर LLM समाधानों को डिज़ाइन करने, अनुकूलित करने, डिप्लॉय करने और समस्या निवारण करने को प्रैक्टिशनर स्तर पर कवर करता है। यह लगभग 60 प्रश्नों वाली 120 मिनट की बहुविकल्पीय परीक्षा है। पूरी जानकारी के लिए NCP-GENL हब देखें।
एसोसिएट (NCA-GENL) जेनेरेटिव-AI और LLM के बुनियादी सिद्धांतों को कवर करता है, जबकि प्रोफेशनल (NCP-GENL) प्रोडक्शन LLM सिस्टम को डिज़ाइन करने, अनुकूलित करने और संचालित करने में गहराई तक जाता है — इसमें केवल अवधारणाएं नहीं, बल्कि वास्तविक व्यावहारिक अनुभव माना जाता है। यदि आप LLM एप्लिकेशन गंभीरता से बनाते हैं और NVIDIA के प्रमुख AI इकोसिस्टम में एक वरिष्ठ-स्तर की साख चाहते हैं तो यह इसके लायक है। यह AI सर्ट्स के बीच कैसे फिट बैठता है, इसे हमारी प्रमाणीकरणों की स्थिति रिपोर्ट पर देखें।
NVIDIA के स्टैक पर वास्तविक LLM सिस्टम बनाएं — मॉडल डिप्लॉयमेंट, ऑप्टिमाइजेशन (क्वांटाइजेशन, इनफेरेंस सर्विंग), रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जनरेशन, और मॉनिटरिंग — और NVIDIA के पेशेवर-स्तर के प्रशिक्षण का उपयोग करें, क्योंकि यह परीक्षा व्यावहारिक अनुभव को महत्व देती है। हमारा NCP-GENL प्रश्न बैंक और प्लेबुक उन डोमेन को कवर करते हैं जिनकी यह परीक्षा लेती है।
यह NVIDIA का एजेंटिक AI के लिए पेशेवर-स्तर का सर्टिफिकेशन है — AI एजेंटों और मल्टी-एजेंट सिस्टम को डिज़ाइन करने, बनाने और संचालित करने के लिए जो NVIDIA के प्लेटफ़ॉर्म पर योजना बनाते हैं, उपकरणों का उपयोग करते हैं और स्वायत्त रूप से कार्य करते हैं। इसमें एजेंट आर्किटेक्चर, ऑर्केस्ट्रेशन, टूल इंटीग्रेशन और एक प्रैक्टिशनर स्तर पर विश्वसनीय एजेंटिक वर्कफ़्लो को तैनात करना शामिल है। यह लगभग 60 प्रश्नों वाली 120 मिनट की बहुविकल्पीय परीक्षा है। पूरी जानकारी के लिए NCP-AAI हब देखें।
यह इसके लायक है यदि आप एजेंटिक AI सिस्टम बनाते हैं और एक अत्याधुनिक क्षेत्र में पेशेवर-स्तर का क्रेडेंशियल चाहते हैं — एजेंटिक AI इस क्षेत्र के सबसे तेज़ी से बदलते हिस्सों में से एक है, और NVIDIA का इकोसिस्टम अधिकांश इंफ्रास्ट्रक्चर का आधार है। एक नए, उन्नत सर्ट के रूप में, यह शुरुआती लोगों के बजाय उन लोगों के लिए सबसे उपयुक्त है जो पहले से ही एजेंट बना रहे हैं। हमारे सर्टिफिकेशन की स्थिति रिपोर्ट में देखें कि यह AI सर्ट्स में कैसे फिट बैठता है।
एजेंटिक सिस्टम बनाने का व्यावहारिक अनुभव प्राप्त करें — एजेंट ऑर्केस्ट्रेशन, टूल का उपयोग, मेमोरी/स्टेट मैनेजमेंट, और मल्टी-एजेंट समन्वय — और अध्ययन करें कि NVIDIA के प्रोफेशनल ट्रेनिंग मटेरियल का उपयोग करके उन्हें NVIDIA के स्टैक पर कैसे डिप्लॉय और संचालित किया जाता है। चूंकि यह एक पेशेवर परीक्षा है, इसलिए वास्तविक निर्माण अनुभव सबसे महत्वपूर्ण है। हमारे NCP-AAI प्रश्न बैंक और प्लेबुक उन डोमेन को कवर करते हैं जिनकी यह परीक्षा लेता है।
यह AI के इंफ्रास्ट्रक्चर और ऑपरेशंस पक्ष के लिए NVIDIA का एसोसिएट-लेवल सर्टिफिकेशन है — AI वर्कलोड जिस कंप्यूट, नेटवर्किंग और स्टोरेज पर चलते हैं, साथ ही NVIDIA के प्लेटफॉर्म (GPUs, डेटा-सेंटर टूलिंग और ऑप्स प्रैक्टिसेस) पर AI सिस्टम को डिप्लॉय करना, मैनेज करना और मॉनिटर करना। यह 60 मिनट की लगभग 50 सवालों वाली मल्टीपल-चॉइस परीक्षा है। पूरी जानकारी के लिए NCA-AIIO हब देखें।
AI इंफ्रास्ट्रक्चर वह हार्डवेयर और प्लेटफॉर्म लेयर है जो AI को शक्ति प्रदान करती है — GPUs और एक्सेलरेटर, हाई-स्पीड नेटवर्किंग, स्टोरेज और उनके आसपास की ऑर्केस्ट्रेशन और मॉनिटरिंग — जो टीमों को बड़े पैमाने पर मॉडल को प्रशिक्षित करने और सर्विस देने की सुविधा देती है। NCA-AIIO का उद्देश्य IT और इंफ्रास्ट्रक्चर प्रोफेशनल्स, डेटा-सेंटर ऑपरेटर्स और MLOps इंजीनियर्स हैं जो उस लेयर को प्रोविजन और ऑपरेट करते हैं, न कि वे डेटा साइंटिस्ट्स जो उसके ऊपर मॉडल बनाते हैं।
हाँ, यदि आप IT ऑपरेशंस, डेटा-सेंटर या MLOps भूमिकाओं में AI वर्कलोड का समर्थन करते हैं — NVIDIA AI इंफ्रास्ट्रक्चर पर हावी है, इसलिए उस ऑपरेशनल ज्ञान को मान्य करने वाला एक क्रेडेंशियल एक उपयोगी संकेत है क्योंकि संगठन AI प्लेटफॉर्म स्थापित करते हैं। यह एसोसिएट-लेवल और विशिष्ट है; इसे हैंड्स-ऑन इंफ्रास्ट्रक्चर अनुभव के साथ जोड़ें। यह हमारी सर्टिफिकेशन्स की स्थिति रिपोर्ट पर कैसे फिट बैठता है, देखें।
AI इंफ्रास्ट्रक्चर के मूल सिद्धांतों का अध्ययन करें — GPU कंप्यूट, क्लस्टर नेटवर्किंग और स्टोरेज, और NVIDIA के स्टैक पर AI वर्कलोड का डिप्लॉयमेंट/मॉनिटरिंग — और NVIDIA की आधिकारिक प्रशिक्षण सामग्री का उपयोग करें, आदर्श रूप से AI इंफ्रास्ट्रक्चर या MLOps टूलिंग के कुछ हैंड्स-ऑन अनुभव के साथ। हमारा NCA-AIIO प्रश्न बैंक और प्लेबुक उन डोमेन को कवर करते हैं जिनकी यह परीक्षा लेता है।
यह GPU-त्वरित डेटा साइंस के लिए NVIDIA का एसोसिएट-स्तरीय प्रमाणन है — जिसमें GPUs पर डेटा प्रोसेसिंग, एनालिटिक्स और मशीन-लर्निंग वर्कफ़्लो को गति देने के लिए NVIDIA के टूलिंग (जैसे RAPIDS लाइब्रेरी) का उपयोग किया जाता है। इसमें डेटा-साइंस पाइपलाइन को तेज़ करने के लिए अवधारणाएँ और उपकरण शामिल हैं। यह लगभग 50 प्रश्नों की 60 मिनट की मल्टीपल-चॉइस परीक्षा है। पूर्ण दायरे के लिए NCA-ADS हब देखें।
हाँ — जबकि यह हैंड्स-ऑन के बजाय मल्टीपल-चॉइस है, यह एक तकनीकी परीक्षा है जो वास्तविक डेटा-साइंस ज्ञान (Python, pandas-style वर्कफ़्लो, ML बेसिक्स) के साथ-साथ RAPIDS जैसे GPU-त्वरित टूलिंग से परिचित होने की अपेक्षा करती है। यह कोई बिज़नेस-ओवरव्यू प्रमाणन नहीं है; आराम से पास होने के लिए आपको वास्तविक डेटा-साइंस की ठोस समझ की आवश्यकता होगी।
यह इसके लायक है यदि आप बड़े डेटासेट के साथ काम करने वाले डेटा साइंटिस्ट या एनालिस्ट हैं जो GPU-त्वरित कौशल को मान्य करना चाहते हैं — त्वरित कंप्यूटिंग में NVIDIA की भूमिका को देखते हुए एक विशिष्ट लेकिन भेदक क्रेडेंशियल। तैयारी के लिए, RAPIDS (cuDF, cuML) और GPU-त्वरित वर्कफ़्लो के साथ हैंड्स-ऑन अनुभव प्राप्त करें, NVIDIA की प्रशिक्षण सामग्री का उपयोग करें, और डेटा-साइंस के मूलभूत सिद्धांतों को सुदृढ़ करें। हमारा NCA-ADS प्रश्न बैंक और प्लेबुक उन अवधारणाओं को कवर करते हैं जिनकी यह परीक्षा लेता है। हमारी सर्टिफिकेशन की स्थिति रिपोर्ट में देखें कि यह कैसे फिट बैठता है।