AI+ Developer™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Die AI+ Developer™-Zertifizierung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, um in der Künstlichen Intelligenz (KI) hervorragend zu sein und Ihre Karriere voranzutreiben. Dieses Programm umfasst Python-Programmierung, fortgeschrittene KI-Techniken, lineare Algebra, Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung, Statistik, Datenstrukturen und Kontrollfluss und bietet eine starke Grundlage für den Erfolg in der KI. Lernende werden Expertise in Deep Learning (DL), neuronalen Netzwerken und GANs erlangen und diese Technologien auf reale KI-Anwendungen wie Bildverarbeitung, Objekterkennung, Textklassifizierung und Frage-Antwort-Systeme anwenden.
Hauptmerkmale
Sprache
Kurs und Material auf Englisch
Niveau
Fortgeschrittenes Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
1 Jahr Plattformzugang
und Virtual Hands-on Lab inbegriffen
40 Stunden Videounterricht & Multimedia
Empfehlung von 50 Stunden Lernzeit
Material
Video, PDF-Material, Audio-eBook, Podcasts, Quizze und Bewertungen.
Prüfung
Online-überwachtes Examen mit einer kostenlosen Wiederholungsprüfung
Zertifikat
Zertifikat über die Teilnahme inbegriffen. Gültig für 1 Jahr
Werkzeuge, die Sie meistern werden
GitHub Copilot, Lobe, H2O.ai, Snorkel
Über den Kurs
Die Zukunft vorstellen: Neuronale Netze für die Bilderkennung
- Fortgeschrittene KI-Meisterschaft: Erforschen Sie neuronale Netzwerke, NLP und Frameworks für Computersehen.
- Unternehmensweite KI: Lernen Sie, skalierbare KI-Systeme mit praktischen Anwendungen zu entwickeln.
- Abschlussprojekt: Entwerfen, testen und implementieren Sie ausgeklügelte KI-Architekturen.
- Karrierebereite Fähigkeiten: Bereiten Sie sich auf gefragte Rollen im AI-Systemdesign und der Implementierung vor.
Durch praktische Übungen und Fallstudien in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen und autonomes Fahren erwerben die Teilnehmer praktische Erfahrungen und Einblicke. Der Kurs behandelt auch die Entwicklung und Bereitstellung von KI auf Cloud-Plattformen einschließlich AWS, Azure und Google Cloud, sowie das Training und die Optimierung von Sprachmodellen wie GPT-4 und BERT.
Ethische KI-Praktiken werden betont, um Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Systemen zu gewährleisten. Das Abschließen dieser Zertifizierung stärkt die berufliche Glaubwürdigkeit und wird weltweit als Nachweis von KI-Expertise anerkannt, was Entwickler darauf vorbereitet, KI effektiv in ihre Rollen zu integrieren.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Erlangen Sie Kenntnisse in Python, Deep Learning, fortgeschrittenen KI-Konzepten und Optimierungstechniken, um leistungsfähige KI-Lösungen zu erstellen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
Python-Programmierfähigkeiten
Legen Sie ein solides Fundament in Python, um KI-Algorithmen zu entwickeln, Daten zu verarbeiten und skalierbare KI-Anwendungen zu erstellen.
KI-Cloud-Implementierung
Lernen Sie, Cloud-Plattformen wie AWS, Google Cloud und Azure zu nutzen, um robuste KI-Systeme zu implementieren
Meisterschaft im Deep Learning
Erwerben Sie Expertise in Deep-Learning-Frameworks für Anwendungen in der Bilderkennung, NLP und prädiktiven Analytik.
KI-Projektmanagement
Fähigkeiten entwickeln, um zu planen, Ressourcen zuzuweisen und effektiv zu kommunizieren für die erfolgreiche Durchführung von KI-Projekten
Kurszeitplan
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Lektion 1
- 1.1 Einführung in die KI
- 1.2 Arten von künstlicher Intelligenz
- 1.3 Zweige der Künstlichen Intelligenz
- 1.4 Anwendungen und Geschäftsanwendungsfälle
Mathematische Konzepte für KI
Lektion 2
- 2.1 Lineare Algebra
- 2.2 Analysis
- 2.3 Wahrscheinlichkeit und Statistik
- 2.4 Diskrete Mathematik
Python für Entwickler
Lektion 3
- 3.1 Grundlagen von Python
- 3.2 Python-Bibliotheken
Maschinelles Lernen beherrschen
Lektion 4
- 4.1 Einführung in das maschinelle Lernen
- 4.2 Überwachte maschinelle Lernalgorithmen
- 4.3 Algorithmen für unbeaufsichtigtes maschinelles Lernen
- 4.4 Modellbewertung und -auswahl
Tiefes Lernen
Lektion 5
- 5.1 Neuronale Netze
- 5.2 Verbesserung der Modellleistung
- 5.3 Praktische Übung: Bewertung und Optimierung von KI-Modellen
Computersehen
Lektion 6
- 6.1 Grundlagen der Bildverarbeitung
- 6.2 Objekterkennung
- 6.3 Bildsegmentierung
- 6.4 Generative Adversarial Networks (GANs)
Verarbeitung natürlicher Sprache
Lektion 7
- 7.1 Textvorverarbeitung und -repräsentation
- 7.2 Textklassifizierung
- 7.3 Erkennung benannter Entitäten (NER)
- 7.4 Fragenbeantwortung (QA)
Verstärkungslernen
Lektion 8
- 8.1 Einführung in das Verstärkungslernen
- 8.2 Q-Learning und Deep Q-Networks (DQNs)
- 8.3 Methoden des Policy Gradient
Cloud-Computing in der KI-Entwicklung
Lektion 9
- 9.1 Cloud-Computing für KI
- 9.2 Cloud-basierte Machine-Learning-Dienste
Große Sprachmodelle
Lektion 10
- 10.1 Verständnis von LLMs
- 10.2 Textgenerierung und Übersetzung
- 10.3 Fragenbeantwortung und Wissensextraktion
Spitzenforschung in Künstlicher Intelligenz
Lektion 11
- 11.1 Neuro-symbolische KI
- 11.2 Erklärbares KI (XAI)
- 11.3 Föderiertes Lernen
- 11.4 Meta-Lernen und Lernen mit wenigen Beispielen
KI-Kommunikation und Dokumentation
Lektion 12
- 12.1 Kommunikation von KI-Projekten
- 12.2 Dokumentation von KI-Systemen
- 12.3 Ethische Überlegungen
KI-Agenten für Entwickler
Optionales Modul
- 1. Verständnis von KI-Agenten
- 2. Fallstudien
- 3. Praktische Übungen mit KI-Agenten
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
Softwareentwickler: Beherrscht KI-Algorithmen und tiefgehendes Lernen.
Datenbegeisterte: Setzen Sie KI und ML für komplexe Problemlösungen ein.
Forscher im Bereich Computer Vision & NLP: Erforschen Sie Bildverarbeitung und natürliche Sprachverarbeitung.
IT-Spezialisten & Architekten: Integrieren Sie KI in Systeme und optimieren Sie die Leistung.
Industriewachstum
Entwicklungsbefähigung zur Erstellung intelligenter, skalierbarer KI-Lösungen
- Etwa 82% der Entwickler verwenden KI-Tools, um das Programmieren zu verbessern (2024 Stack Overflow Entwicklerumfrage, Statista).
- Erstellen Sie KI-gesteuerte Anwendungen, die die Systemleistung verbessern und reale Herausforderungen bewältigen.
- Wenden Sie Methoden des tiefen Lernens und der Optimierung an, um die Genauigkeit und Effizienz des Modells zu steigern.
- Spezialisierung auf NLP, Computer Vision und Reinforcement Learning für branchenspezifische KI-Modelle.
- Die wachsende Nachfrage nach Entwicklern mit KI-Kenntnissen treibt globale Karrieremöglichkeiten mit hohen Gehältern voran.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Grundlegende Mathematikkenntnisse, einschließlich Algebra auf dem Niveau der Oberstufe und einführende Statistik, werden empfohlen.
- Vertrautheit mit grundlegenden Programmierkonzepten wie Variablen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen (Listen, Wörterbücher) ist unerlässlich.
- Ein grundlegendes Verständnis der Programmierung ist erforderlich.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestanden: 70% (35/50)
- Format: 50 Multiple-Choice-/Mehrfachantwort-Fragen
- Liefermethode: Online über eine überwachte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
- Sprache: Englisch
Lizenzierung und Akkreditierung
Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogramm-Vereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.
Gleichstellungspolitik
AVC bietet keine Unterbringung aufgrund einer Behinderung oder eines medizinischen Zustands von Studierenden an. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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