Die Blockchain+ Entwicklerzertifizierung bietet eine gründliche Einführung in die Blockchain-Technologie und Smart Contracts und versorgt Lernende mit dem Wissen und den Fähigkeiten, um in diesem sich schnell entwickelnden Bereich erfolgreich zu sein. Das Programm beginnt mit den Grundlagen der Blockchain, einschließlich ihrer Geschichte, den Kernprinzipien und der dezentralen Systemarchitektur. Teilnehmer werden Konsensmechanismen wie PoW und PoS studieren, zusammen mit der Erstellung und Verwaltung von Smart Contracts unter Verwendung von Sprachen wie Solidity. Fortgeschrittene Themen umfassen komplexe Solidity-Strukturen, Tokenisierung und nicht austauschbare Token (NFTs).

Die Bitcoin+ Security™-Zertifizierung bietet umfassendes Wissen über die Mechanismen und Protokolle, die Bitcoin und andere Kryptowährungen schützen. Lernende werden die Sicherheit von Blockchain-Büchern durch Konzepte wie Integrität, Authentifizierung und Blockmining studieren. Das Programm behandelt kryptografische Prinzipien und Konsensmodelle wie Proof of Work (PoW) und Proof of Stake (PoS) und untersucht sowohl ihre Stärken als auch ihre Schwachstellen.

Die Bitcoin+ Developer™-Zertifizierung vermittelt Entwicklern umfassende Kenntnisse über Bitcoin, von grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittener Skripterstellung und Anwendungsentwicklung. Das Programm umfasst Layer-2-Skalierungslösungen, Anwendungsbeispiele aus der Praxis, Best Practices für Sicherheit und SDK/API-Integration zur Verbesserung und zum Schutz von Bitcoin-Anwendungen.

Die AI+ Quality Assurance-Zertifizierung vermittelt Ihnen die Fähigkeiten und das Wissen, um KI in QA-Praktiken zu integrieren, wodurch Innovation und Testeffizienz gesteigert werden. Im Verlauf des Programms werden Sie erkunden, wie KI traditionelle QA-Prozesse transformiert, einschließlich Testplanung, Ausführung, Fehlerprognose und Leistungstests. Sie werden eine solide Grundlage in KI, maschinellem Lernen, tiefem Lernen und natürlicher Sprachverarbeitung aufbauen und lernen, diese Technologien in verschiedenen QA-Szenarien anzuwenden. Praktische Übungen und Fallstudien aus der realen Welt helfen Ihnen, praktische Fähigkeiten in der Automatisierung von Testfällen, der Vorhersage von Fehlern und der Nutzung von KI-gestützten QA-Techniken zu entwickeln.

Die AI+ Business Intelligence™-Zertifizierung schult Sie darin, KI- und BI-Tools für intelligentere, datengesteuerte Entscheidungsfindung zu nutzen. Sie werden sich mit Kernkonzepten der KI und BI, der Datenvorbereitung, dem maschinellen Lernen sowie fortgeschrittenen KI-Techniken wie Deep Learning und generativer KI befassen. Praktische Arbeit mit Python, Power BI, Tableau und anderen BI-Plattformen wird Fähigkeiten in Datenvisualisierung, statistischer Analyse und prädiktiver Modellierung aufbauen.

Die Zertifizierung für KI+ Robotik bietet eine umfassende Erkundung der Schnittstelle zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Robotik. Sie ist auf Fachleute zugeschnitten, die in diesem Bereich hervorragende Leistungen erbringen möchten, und umfasst grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Techniken des Deep Learning (DL) und des Reinforcement Learning (RL), die speziell auf die Robotik angewendet werden.

Die AI+ Quantum Zertifizierung bietet eine umfassende Erkundung der Konvergenz zwischen Künstlicher Intelligenz (KI) und Quantencomputing. Sie ist zugeschnitten auf Fachleute, die Expertise in diesem innovativen Bereich suchen, und umfasst grundlegende Konzepte, fortgeschrittene Techniken und die ethischen Aspekte der KI-Quanten-Integration. Lernende werden Quantencomputing-Gates, -Schaltkreise und -Algorithmen studieren, mit einem Schwerpunkt auf deren Anwendungen in der KI.

Die AI+ Data Zertifizierung bietet eine umfassende Lernreise, die Fachleute mit grundlegenden Datenwissenschafts-Fähigkeiten ausstattet. Sie umfasst grundlegende Themen wie Statistik, Programmierung und Datenbearbeitung und führt zu fortgeschrittenen Modulen in generativer KI und Maschinellem Lernen (ML). Das Programm betont datengetriebene Entscheidungsfindung und Storytelling, um sowohl analytische als auch kommunikative Fähigkeiten zu stärken.

Die AI+ Prompt Engineer Level 2 Zertifizierung versorgt Entwickler mit fortgeschrittenen Fähigkeiten im Prompt Engineering, mit einem Fokus auf die Optimierung von AI-Modellausgaben und die Verbesserung der Leistung über diverse Projekte hinweg. Sie werden Techniken für die API-Integration, die effektive Erstellung von Prompts und Echtzeit-Dynamikanpassungen mit Werkzeugen wie LangChain meistern. Fortgeschrittene Themen beinhalten kontextuelle und zustandsbehaftete Prompts, Meta-Prompting und domänenspezifische Entwürfe – und gewährleisten so Anpassungsfähigkeit und Präzision in AI-getriebenen Lösungen.

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.

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.

Die AI+ Architekt Zertifizierung ist ein fortgeschrittenes Programm, das für Cloud-Architekten konzipiert wurde und einen tiefen Einblick in Künstliche Intelligenz (KI) und deren praktische Anwendungen bietet. Der Lehrplan beginnt mit den grundlegenden Prinzipien neuronaler Netzwerke und schreitet zu fortgeschrittenen Themen wie Optimierung, Hyperparameter-Tuning und Regularisierung voran. Die Lernenden arbeiten mit KI-Architekturen, einschließlich Rekurrenter Neuronaler Netzwerke (RNNs), Long Short-Term Memory-Netzwerken (LSTMs), Transformatoren und Konvolutionellen Neuronalen Netzwerken (CNNs), und wenden sie in Projekten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computersehen an.