Künstliche Intelligenz – Skill Up Plus-Paket
1.350,00 EUR
- 600 Stunden
Lernen Sie die Grundlagen. Entwickeln Sie praktische Fähigkeiten. Starten Sie Ihre Karriere im Bereich KI. Erwerben Sie zukunftssichere Kompetenzen in den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Daten und intelligente Automatisierung – mit einem umfassenden Lernpaket, das Sie von den grundlegenden Konzepten bis hin zu fortgeschrittener künstlicher Intelligenz, maschinellem Lernen, Automatisierung und Datenanalyse führt.
Über das Paket
Dieses Paket kombiniert 2 intensive Bootcamps, 3 Live-Kurse, 6 strukturierte Lernpfade und über 50 E-Learning-Kurse und bietet Ihnen damit vielfältige Möglichkeiten, gefragte KI-Kompetenzen zu entwickeln und anzuwenden.
Entdecken Sie gefragte Technologien und fortschrittliche Kompetenzen, darunter KI-Engineering, generative KI, maschinelles Lernen mit Python, Deep Learning, Microsoft Copilot, Transformer-Modelle, Computer Vision, Databricks, Azure Machine Learning, Unternehmens-KI und intelligente Automatisierung.
Ganz gleich, ob Sie am Anfang Ihrer KI-Reise stehen, Ihre Datenkompetenzen vertiefen oder sich darauf vorbereiten, KI-Technologien am Arbeitsplatz einzusetzen – dieses Paket bietet Ihnen einen flexiblen Weg, um relevante Fähigkeiten für die sich rasant entwickelnde KI-Landschaft aufzubauen.
Warum nur 3–5 Kurse belegen, wenn Sie in unserem AI Skill Up Plus-Kurskatalog alles finden, was Sie brauchen? Mehr lernen, mehr sparen!
Hauptmerkmale
Kurs und Material auf Englisch
Anfänger- bis Fortgeschrittenenniveau für angehende Profis
1 Jahr Zugang zur Lernplattform und zu den Kursaufzeichnungen
Über 200 Stunden E-Learning-Inhalte
Über 400 Stunden Live-Unterricht
Sich selbst Kohorten für Live-Kurse und Kurse zuweisen
Dynamische und automatisch aktualisierte zukünftige Kurse
Übungsprojekte, virtuelle Labore und Bewertungen inklusive
Zertifikat für jeden abgeschlossenen Kurs
Prüfungsgutschein nicht enthalten
Lernergebnisse
Am Ende dieses Bootcamps wirst du Folgendes können:
Grundlegende Konzepte der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens verstehen
einschließlich neuronaler Netze, überwachtem Lernen, Algorithmen und zentralen KI-Methoden.
Python für maschinelles Lernen einsetzen
unter Einsatz praxisorientierter Techniken zur Entwicklung und Erprobung von Lösungen für maschinelles Lernen.
Vertiefte Kenntnisse im Bereich Deep Learning erwerben
einschließlich CNNs, RNNs, Transformern und anderen neuronalen Netzwerkarchitekturen.
Generative KI-Technologien entdecken
einschließlich Aufmerksamkeitsmechanismen, Diffusionsmodellen und modernen KI-Tools.
Fortgeschrittene Ansätze des maschinellen Lernens verstehen
einschließlich Reinforcement Learning, Klassifizierung und Algorithmen des maschinellen Lernens.
Arbeiten Sie mit modernen KI- und Machine-Learning-Plattformen
einschließlich Microsoft Azure Machine Learning und Databricks.
Entwerfen Sie Lösungen für dialogorientierte KI und Copilot
unter Einsatz der Microsoft Power Platform und verwandter Technologien für intelligente Automatisierung.
Konzepte für intelligente Automatisierung und RPA anwenden
um Geschäftsprozesse zu optimieren und wiederkehrende Aufgaben zu automatisieren.
KI- und Datenlösungen für Unternehmen verstehen
einschließlich Analysen, Integration, Anwendungsentwicklung und Power-Platform-Architektur
Bauen Sie praxisnahe, berufsrelevante KI-Kompetenzen auf
die in Umgebungen für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Deep Learning, Daten, Automatisierung und Unternehmenstechnologie eingesetzt werden können.
Empfohlene Programme
Microsoft-Bootcamp für Ingenieurwesen im Bereich Künstliche Intelligenz (KI)
6-monatiges Bootcamp
Data-Analyst-Bootcamp
Bootcamp
Kurs zu maschinellem Lernen mit Python
Live-Unterricht + E-Learning
Spezialisierung in Deep Learning
Live-Unterricht + E-Learning
Grundlagen der Programmierung
Live-Unterricht + E-Learning
6 Lernpfade
Über 50 E-Learning-Kurse
Themen rund um KI und Technologie
- Spezialisierung Deep Learning – CNNs, RNNs und Transformer
- Maschinelles Lernen für Anwendungen
- Erste Schritte mit Databricks für maschinelles Lernen
- Copilot Studio – Design konversationeller KI
- Einführung in Diffusionsmodelle
- Deep-Learning-Frameworks: PyTorch vs. TensorFlow
- Grundlagen von Azure Machine Learning
- Aufmerksamkeitsmechanismus
- Grundlagen des bestärkenden Lernens
- Einführung in die neuesten Tools für künstliche Intelligenz
- Einführung in die künstliche Intelligenz
- Erste Schritte mit Algorithmen des maschinellen Lernens
- Einführung in neuronale Netze
- Einführung in Deep Learning mit Keras
- Klassifikationsmodelle beim überwachten Lernen
- Encoder-Decoder-Architektur
- Einführung in Long Short-Term Memory (LSTM)
- Maschinelles Lernen für Anfänger: Der erste Schritt auf dem Weg zum Machine-Learning-Ingenieur
- K-Means-Clustering-Algorithmus
- Zeitreihenanalyse für Einsteiger
- Power Platform – Intelligente Automatisierung und Copiloten
- Power Platform – Architektur, Apps und Automatisierung
- Microsoft Power Platform-Lösungsarchitekt (PL-600)
- Microsoft Power Platform-Entwickler (PL-400)
- Power Platform – Grundlagen der robotergestützten Prozessautomatisierung
- Power Platform – Analysen, Integration und Erweiterbarkeit
- Kernkonzepte und Governance der Microsoft Power Platform
- Erste Schritte mit Databricks für Data Engineering
- Erste Schritte mit SQL Analytics und BI auf Databricks
- Innovationen mit künstlicher Intelligenz von Google Cloud
Und viele mehr …
Wer sollte an diesem Programm teilnehmen?
Angehende Fachkräfte im Bereich KI und maschinelles Lernen, die grundlegende und fortgeschrittene Kenntnisse erwerben möchten.
Datenanalysten und angehende Data Scientists, die ihre Kompetenzen auf KI und maschinelles Lernen ausweiten möchten.
Softwareentwickler und Programmierer, die daran interessiert sind, Python, KI und Techniken des maschinellen Lernens einzusetzen.
Fachkräfte aus Wirtschaft und Technologie, die KI, Automatisierung und Copilot-Technologien in ihren Unternehmen nutzen möchten.
Voraussetzungen
Für das Lernpaket gibt es keine allgemeingültigen Voraussetzungen, da es Kurse vom Einsteiger- bis zum Fortgeschrittenenniveau umfasst.
Einzelne Kurse, Bootcamps und Lernpfade können jedoch eigene empfohlene Voraussetzungen haben. Je nach gewählter Lernaktivität können Lernende von Folgendem profitieren:
- Grundlegende Computer- und IT-Kenntnisse.
- Vertrautheit mit Mathematik, Statistik oder Datenkonzepten.
- Grundlegende Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, für maschinelles Lernen und fortgeschrittene KI-Themen.
- Vorkenntnisse in der Datenanalyse für ausgewählte datenorientierte Programme.
- Kenntnisse im Bereich Cloud- oder Microsoft-Technologien können für bestimmte Kurse zu Microsoft AI und Databricks von Vorteil sein.
Lernende können mit grundlegenden Inhalten beginnen und sich schrittweise zu fortgeschritteneren Themen aus den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Datenanalyse und Automatisierung weiterentwickeln.
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- Künstliche Intelligenz (2 Bootcamps, über 50 Kurse)
- Generative KI (3 Bootcamps, über 180 Kurse)
- Cloud Computing & DevOps (5 Bootcamps, über 160 Kurse)
- Softwareentwicklung (2 Bootcamps, über 90 Kurse)
- Data Science & Business Analytics (1 Bootcamp, über 90 Kurse)
- Cybersicherheit (3 Live-Kurse, über 60 Kurse)
FAQ
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