NVIDIA NCA-GENM試験問題集 - .pdf

  • NCA-GENM pdf
  • 試験コード:NCA-GENM
  • 試験名称:NVIDIA Generative AI Multimodal
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NVIDIA NCA-GENM - テストエンジン

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  • 最近更新時間:2026-08-05
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NVIDIA NCA-GENM 試験シラバストピック:

セクション目標
AIおよび機械学習の基礎- 機械学習の基礎
  • 1. ニューラルネットワークの基礎
    • 2. 教師あり学習と教師なし学習
      ジェネレーティブAIの概念- 生成モデル
      • 1. 拡散モデル
        • 2. TransformerとLLMの基礎
          NVIDIA AIエコシステム- NVIDIAのツールとフレームワーク
          • 1. GPU加速AIワークフロー
            • 2. NeMoフレームワークの使用方法
              責任ある信頼できるAI- 倫理的AIの原則
              - バイアスと安全性に関する考慮事項
              マルチモーダルAIシステム- クロスモーダル学習
              • 1. 音声と映像の理解
                • 2. テキストと画像の統合
                  - マルチモーダルモデルの設計

                  NVIDIA Generative AI Multimodal 認定 NCA-GENM 試験問題:

                  1. Which of the following is a disadvantage of the ReLU activation function?

                  A) It is prone to vanishing gradient problem.
                  B) It is not suitable for deep neural networks.
                  C) It is computationally expensive.
                  D) It can cause dead neurons.


                  2. Which technique is commonly used to speed up AI model training and inference on hardware accelerators?

                  A) Model enlargement
                  B) Quantization
                  C) Dropout
                  D) Data augmentation


                  3. Which of the following best describes the role of the Hugging Face model repository in ML software development?

                  A) A platform for sharing and accessing pre-trained models and transformers for natural language processing.
                  B) A library for customizing large language models like GPT, LLaMA-2, and Falcon using the NeMo framework.
                  C) A convenient tool for deploying neural networks for production-scale inference similar to Triton Server.
                  D) A set of NVIDIA SDKs, such as Riva, NeMo, Triton, and ACE, for implementing neural network architectures.


                  4. Which technique involves leveraging pre-trained models to achieve efficient results with less data and computation?

                  A) Neural network integration
                  B) Transfer learning
                  C) State management and composition
                  D) Prompt engineering


                  5. 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) Line chart
                  B) Histogram chart
                  C) Pie chart
                  D) Bar chart


                  質問と回答:

                  質問 # 1
                  正解: D
                  質問 # 2
                  正解: B
                  質問 # 3
                  正解: A
                  質問 # 4
                  正解: B
                  質問 # 5
                  正解: B

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