AI+ Ingenieur™ - eLearning (Prüfung inbegriffen)
448,00 EUR
- 40 hours
Die AI+ Engineer-Zertifizierung ist speziell für Software-Ingenieure konzipiert und bietet einen strukturierten Weg von den Grundlagen der KI bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen. Das Programm beginnt mit den Grundlagen der KI und führt weiter zur KI-Architektur, neuronalen Netzen, LLMs, generativer KI, NLP und Transfer Learning unter Verwendung von Hugging Face. Die Teilnehmer werden auch Fähigkeiten im Entwerfen von fortgeschrittenen GUIs für KI-Lösungen erwerben und durch praktische, hands-on Übungen ein Verständnis für KI-Kommunikations- und Deployment-Pipelines entwickeln.
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. Ein Jahr gültig
Werkzeuge, die Sie meistern werden
TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers
Über den Kurs
Innovate Engineering: Nutzen Sie KI-gesteuerte intelligente Lösungen
- Umfassender KI-Stack: Erforschen Sie KI-Architekturen, LLMs, NLP und neuronale Netze
- Praxisorientierte Werkzeuge: Arbeiten mit Transferlernen über Hugging Face und GUI-Entwicklung
- Einsatzfähigkeiten: Funktionale KI-Systeme erstellen und Kommunikationspipelines verwalten
- Praktische Expertise: Entwickeln Sie die Fähigkeit, skalierbare, innovative KI-Lösungen zu konstruieren
Ethische Überlegungen in der KI werden betont, um sicherzustellen, dass Lernende Fairness, Transparenz und Verantwortlichkeit in KI-Systemen verstehen. Anhand von realen Fallstudien und Übungen werden Voreingenommenheiten identifiziert und abgemildert, was den ethischen Einsatz von KI verbessert. Diese Zertifizierung stattet Ingenieure mit dem Wissen und den Fähigkeiten aus, praktische KI-Herausforderungen zu lösen, verantwortungsvoll zu innovieren und Führungsrollen in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft zu übernehmen.
Warum diese Zertifizierung wichtig ist
Erwerben Sie Fachkenntnisse im Entwerfen, Implementieren und Optimieren fortgeschrittener KI-Systeme für praktische Anwendungen.
Lernergebnisse
Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein:
KI-Benutzeroberflächenentwicklung
Erstellen Sie intuitive, benutzerfreundliche Schnittstellen für KI-Anwendungen, unter Einbeziehung von Usability-Tests und Integrationsmethoden.
KI-Einsatz & Kommunikation
Lernen Sie, KI-Systeme zu entwickeln, Bereitstellungspipelines zu verwalten und deren Wert für Stakeholder effektiv zu kommunizieren
KI-Problemlösung
Wenden Sie KI-Techniken an, um reale Herausforderungen zu bewältigen, Ergebnisse zu analysieren und Problemlösungsansätze zu verbessern.
KI-Projektmanagement
Erwerben Sie Fähigkeiten zur Planung, Ressourcenzuteilung, Stakeholder-Management und erfolgreichen Durchführung von KI-fokussierten Projekten.
Kurszeitplan
Grundlagen der Künstlichen Intelligenz
Lektion 1
- 1.1 Einführung in die KI
- 1.2 Kernkonzepte und Techniken in der KI
- 1.3 Ethische Überlegungen
Einführung in die AI-Architektur
Lektion 2
- 2.1 Überblick über KI und ihre verschiedenen Anwendungen
- 2.2 Einführung in die AI-Architektur
- 2.3 Verständnis des Entwicklungszyklus der KI
- 2.4 Praktische Übung: Einrichtung einer grundlegenden KI-Umgebung
Grundlagen neuronaler Netze
Lektion 3
- 3.1 Grundlagen von neuronalen Netzen
- 3.2 Aktivierungsfunktionen und ihre Rolle
- 3.3 Rückverfolgung und Optimierungsalgorithmen
- 3.4 Praktische Übung: Erstellung eines einfachen neuronalen Netzwerks mit einem Deep-Learning-Framework
Anwendungen von neuronalen Netzen
Lektion 4
- 4.1 Einführung in neuronale Netze in der Bildverarbeitung
- 4.2 Neuronale Netze für sequenzielle Daten
- 4.3 Praktische Implementierung von neuronalen Netzen
Bedeutung großer Sprachmodelle (LLM)
Lektion 5
- 5.1 Erforschung großer Sprachmodelle
- 5.2 Beliebte große Sprachmodelle
- 5.3 Praktisches Feintuning von Sprachmodellen
- 5.4 Praktisches Feintuning für Textklassifizierung
Anwendung generativer KI
Lektion 6
- 6.1 Einführung in generative gegnerische Netzwerke (GANs)
- 6.2 Anwendungen von Variational Autoencoders (VAEs)
- 6.3 Erzeugung realistischer Daten mit generativen Modellen
- 6.4 Praktikum: Implementierung generativer Modelle für die Bildsynthese
Natürliche Sprachverarbeitung
Lektion 7
- 7.1 NLP in realen Anwendungsszenarien
- 7.2 Aufmerksamkeitsmechanismen und praktischer Einsatz von Transformatoren
- 7.3 Tiefgehendes Verständnis von BERT für praktische NLP-Aufgaben
- 7.4 Praktisches Arbeiten: Erstellung nützlicher NLP-Pipelines mit vortrainierten Modellen
Transferlernen mit Hugging Face
Lektion 8
- 8.1 Überblick über Transferlernen in KI
- 8.2 Strategien und Techniken des Transferlernens
- 8.3 Praktische Umsetzung: Implementierung von Transferlernen mit Hugging Face-Modellen für verschiedene Aufgaben
Erstellung ausgefeilter GUIs für KI-Lösungen
Lektion 9
- 9.1 Übersicht über GUI-basierte KI-Anwendungen
- 9.2 Web-basiertes Framework
- 9.3 Desktop-Anwendungsframework
KI-Kommunikation und Bereitstellungspipeline
Lektion 10
- 10.1 Effektive Kommunikation von KI-Ergebnissen an nicht-technische Stakeholder
- 10.2 Aufbau einer Deployment-Pipeline für KI-Modelle
- 10.3 Entwicklung von Prototypen basierend auf Kundenanforderungen
- 10.4 Praktische Übung: Einsatz
KI-Agenten für das Ingenieurwesen
Optionales Modul
- 1. Verständnis von KI-Agenten
- 2. Fallstudien
- 3. Praktische Übungen mit KI-Agenten
Wer sollte sich für dieses Programm einschreiben?
KI- & Software-Ingenieure: Beherrscht KI-Techniken und fortgeschrittenes Systemdesign.
Machine-Learning-Begeisterte: Wenden Sie Deep Learning, NLP und neuronale Netze an.
Datenwissenschaftler: Entwickeln und implementieren Sie skalierbare KI-Lösungen.
IT-Spezialisten & Systemarchitekten: Integrieren Sie KI, um die Infrastruktur zu optimieren.
Industriewachstum
Entwicklung der nächsten Generation KI-gestützter Technik
- Bis 2027 werden 80% der Ingenieure eine Weiterbildung benötigen, um sich an generative KI-Technologien (GenAI) anzupassen (Gartner).
- Die schnelle KI-Einführung in verschiedenen Branchen steigert die Nachfrage nach Fachkräften mit fortgeschrittenen KI-Kenntnissen.
- Organisationen suchen AI+ Ingenieure, um innovative Lösungen für KI-gesteuerte Automatisierung und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
- Der weltweite Bedarf an KI-Engineering-Fähigkeiten wächst und schafft lukrative Möglichkeiten für Experten im Bereich Systemdesign und Einsatz von KI.
Weitere Details
Voraussetzungen
- Der Abschluss des AI+ Data™- oder AI+ Developer™-Kurses wird empfohlen.
- Für praktische Übungen und Projekte ist eine solide Grundlage in Python-Programmierung erforderlich.
- Grundkenntnisse in Algebra und Statistik auf dem Niveau der Oberstufe sind notwendig.
- Vertrautheit mit grundlegenden Programmierkonzepten, einschließlich Variablen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher, ist unerlässlich.
Prüfungsdetails
- Dauer: 90 Minuten
- Bestehensgrenze: 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.
Aktienrichtlinie
AVC stellt aufgrund einer Behinderung oder medizinischen Erkrankung von Studierenden keine Unterkünfte zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich an AVC zu wenden, um während des Unterbringungsprozesses Anleitung und Unterstützung zu erhalten.
Häufig gestellte Fragen
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