NVIDIA 認定資格奮闘記 ~Associate Generative AI Multimodal編~
今回はNVIDIAの認定資格であるAssociate Generative AI Multimodalを取得したので、その内容を共有しようと思います。
Associate Generative AI Multimodalとは？
Associate Generative AI Multimodal（以下、NCA-GENM）は、テキスト、画像、音声といった様々なモダリティからデータを合成・解釈するAIシステムの設計、実装、管理に必要な基礎スキルを検証するエントリーレベルの資格です。
NCA-GENMについては、公式ドキュメントによると、以下のような割合で問題が出題されるとのことでした。
- 機械学習とAIに関する知識: 20%
- データ分析: 10%
- 実験: 25%
- マルチモーダルデータの取り扱い: 15%
- パフォーマンス最適化: 10%
- ソフトウェア開発: 15%
- Trustworthy AIについて: 5%
内容を見ると、マルチモーダルデータということでテキストや動画像、音声などさまざまな種類のデータの取り扱いに関する理解が求められるということです。
試験問題は50=60問（私の場合は60問でした）で試験時間は1時間です。
勉強方法
こちらも毎度のことながら、まずは以下の試験ガイドをベースに進めました。
- 試験ガイドから問題傾向を把握する
- 各項目のSuggested Readingsを読む
- NVIDIA Course Objectivesのうちセルフペースで進められるものを対応する
- そのほかわからないところを書籍やインターネットの情報を元に捕捉する
- GANや拡散モデルについてその学習方法や課題展などのキャッチアップ
- 改めて機械学習に関するベースの確認
GANについては以下の本を通してがっつり勉強しました。あまりGANをがっつり使ってきたわけでは中使使ってきたわけではなかったのでとてもためになりました。
受験方法
こちらもNCP-GENLなどと同様に公式ページのRegister for ExamからCertiverseに遷移して予約しました。
試験結果
今回も無事一発合格でした。感想としては、Trustworthy AIの部分は選択を間違ったかな（用語の認識不足であった気がした）というのと、パフォーマンス最適化のあたりは解いていて不安だったので、結果を見て納得でした。データの可視化についても問題が出題され、一箇所とても迷ってしまいそれが間違っていたと思います。MLを担当する人間として可視化はとても重要なスタックの一つなので、改めて勉強しようと思いました。
| Topic Name | Score |
|---|---|
| Core ML/AI Knowledge | 83% |
| Data Analysis and Visualization | 93% |
| Experimentation | 93% |
| Multimodal Data | 93% |
| Performance Optimization | 63% |
| Software Development | 86% |
| Trustworthy AI | 68% |
まとめ
今回はNCA-GENMを受験しました。近年特に生成AIをはじめとしたマルチモーダルなモデルがとても利用されており、その基礎を確かめるための試験としてとても有意義な試験期間でした。全て100点満点ではないので、継続してモデルのキャッチアップだけでなく運用方法などもキャッチアップしていければと思います。
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