其實這張算滿好拿的證照，只要看 3 部約不到 6 分鐘的教學、3 個動手做題目（也只是把提供的 Python 程式跑過一遍），再做個 10 題測驗（答錯還可以修改、重交），半天應該就能拿到的證照。但這小證照，上面的 “nVIDIA” 還滿閃的就是了，可以騙一些不懂的人！？😆

這課程講的是基於 transformer AI 的自然語言處理 (NLP) 的介紹。首先是技術的應用的 3 大類:
1. 詞元分類 (token classification): AI 文字標記 (labeling / tagging)、文章分類 (article categorization)
2. 文字分類 (text classification): 感受分類 (sentimental classification)、增強搜尋 (enhancing search)
3. 問題回答 (question answering): 萃取式 (extractative)，如從文件中找答案並螢光標示 (highlight)；生成式 (generative)，如 S2S (sequence to sequence) 方式的文字翻譯、GPT 方式的文字總結 (summarization)

再來動手做以上各項技術應用的微調 (fine tuning) 訓練，基於 nVIDIA 的 NeMo 框架。

學會這門課，就能自己訓練領域知識 (domain knowledge) 的語言模型👍