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 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.

Werden Sie ein gefragter KI-Ingenieur! Unser KI-Ingenieur Bootcamp ist ein praktisches, selbstgesteuertes Lernprogramm, das für KI-Begeisterte konzipiert ist, die ihre Karriere schnell vorantreiben möchten. Das Bootcamp führt Sie von Grund auf, beginnend mit Mathematik, Statistik und Python-Programmierung, bis hin zum Aufbau fortgeschrittener Maschinenlernmodelle (überwachtes, unüberwachtes und verstärkendes Lernen) und Deep-Learning-Systemen.

Dieser umfassende Kurs vermittelt das Wissen und die Fähigkeiten, um Deep-Learning-Tools mithilfe von AI/ML-Frameworks effektiv einzusetzen. Sie werden die grundlegenden Konzepte und praktischen Anwendungen von Deep Learning erkunden und ein klares Verständnis für die Unterschiede zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen gewinnen. Der Kurs deckt eine breite Palette von Themen ab, einschließlich neuronaler Netze, Vorwärts- und Rückwärtspropagation, TensorFlow 2, Keras, Techniken zur Leistungsoptimierung, Modellinterpretierbarkeit, Convolutional Neural Networks (CNNs), Transferlernen, Objekterkennung, Recurrent Neural Networks (RNNs), Autoencoder und das Erstellen neuronaler Netze in PyTorch. Am Ende des Kurses werden Sie eine solide Grundlage in den Prinzipien des Deep Learnings haben und in der Lage sein, Deep-Learning-Modelle effektiv mit Keras und TensorFlow zu bauen und zu optimieren.

Der Kurs zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) bietet eine eingehende Untersuchung darüber, wie maschinelle Lernalgorithmen verwendet werden, um riesige Mengen an natürlichen Sprachdaten zu analysieren und zu verarbeiten. Da NLP weiterhin Fortschritte in der KI antreibt, stattet Sie dieser Kurs mit den wesentlichen Fähigkeiten aus, um eine Karriere als NLP-Ingenieur zu verfolgen. Im Verlauf des Kurses werden Sie in Schlüsselkonzepte wie statistische Maschinenübersetzung, neuronale Modelle, tiefe semantische Ähnlichkeitsmodelle (DSSM), neuronale Einbettung von Wissensdatenbanken und Techniken des tiefen Verstärkungslernens eintauchen. Zusätzlich werden Sie die Anwendung neuronaler Modelle in der Bildbeschriftung und visuellen Fragebeantwortung erforschen, wobei Sie das Natural Language Toolkit (NLTK) von Python nutzen.

Das AIOps Foundation® ist ein zweitägiger Trainingskurs, der darauf abzielt, die Grundlagen von AIOps zu vermitteln. Die Teilnehmer werden Einblicke in Prozesse erhalten, die Big Data Analytics, maschinelles Lernen, Automatisierung und Optimierung auf einer einzigen Plattform kombinieren. Der AIOps Foundation Kurs bereitet die Lernenden darauf vor, die AIOps Foundation Zertifizierungsprüfung erfolgreich abzuschließen.

Dies ist ein umfassendes zweitägiges Training, das darauf abzielt, den Teilnehmern ein solides Verständnis der Prinzipien und Praktiken der KI zu vermitteln. Der Kurs bereitet die Einzelpersonen auf die EXIN BCS Artificial Intelligence Foundation Zertifizierungsprüfung vor.

Dieser Kurs 'Maschinelles Lernen mit Python' bietet einen umfassenden Überblick über ML-Themen, einschließlich der Arbeit mit Echtzeitdaten, der Entwicklung von überwachten und unüberwachten Lernalgorithmen, Regression, Klassifizierung und Zeitreihenmodellierung. In diesem Zertifizierungskurs für maschinelles Lernen lernen Sie, wie Sie Python verwenden, um Vorhersagen basierend auf Daten zu treffen. Nach Abschluss dieses Kurses 'Maschinelles Lernen mit Python' erhalten Sie ein Zertifikat, das Ihre Fähigkeiten als Experte für maschinelles Lernen bescheinigt.

Erweitern Sie Ihre Karriere mit diesem Zertifizierungsprogramm für KI und Machine Learning, das in Partnerschaft mit der Purdue University Online und IBM angeboten wird. Sammeln Sie praktische Erfahrung und Expertise in stark nachgefragten Bereichen wie KI-Automatisierung, ChatGPT, großen Sprachmodellen (LLMs), tiefem Lernen, neuronalen Netzwerken, Chatbots, agentischen Frameworks und mehr.