AI+ Engineer™ – E-Learning (inklusive Prüfung)

AI+ Engineer™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Die AI+ Engineer-Zertifizierung richtet sich an Softwareentwickler und bietet einen strukturierten Weg von den Grundlagen der KI bis hin zu fortgeschrittenen Anwendungen. Das Programm beginnt mit den Grundlagen der KI und geht weiter zu KI-Architektur, neuronalen Netzen, LLMs, generativer KI, NLP und Transfer Learning mit Hugging Face. Die Teilnehmer erwerben außerdem praktische Fähigkeiten im Entwurf fortgeschrittener grafischer Benutzeroberflächen für KI-Lösungen sowie im Verständnis von KI-Kommunikations- und Bereitstellungsprozessen durch praxisorientierte Übungen.

Ethische Aspekte der KI werden hervorgehoben, um sicherzustellen, dass die Lernenden Fairness, Transparenz und Rechenschaftspflicht in KI-Systemen verstehen. Fallstudien und Übungen aus der Praxis helfen, Verzerrungen zu identifizieren und zu mindern und so den ethischen Einsatz von KI zu verbessern. Diese Zertifizierung vermittelt Ingenieuren das Wissen und die Fähigkeiten, um praktische KI-Herausforderungen zu lösen, verantwortungsvoll Innovationen zu entwickeln und Führungsrollen in der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft zu übernehmen.

Innovative Ingenieurtechnik: Nutzen Sie KI-gestützte, intelligente Lösungen

• Umfassender KI-Stack: Erkunden Sie KI-Architekturen, LLMs, NLP und neuronale Netze.
• Praktische Werkzeuge: Arbeiten mit Transfer Learning über Hugging Face und GUI-Entwicklung
• Bereitstellungsfähigkeiten: Funktionale KI-Systeme erstellen und Kommunikationspipelines verwalten.
• Praktisches Fachwissen: Entwickeln Sie die Fähigkeit, skalierbare, innovative KI-Lösungen zu entwickeln.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist.

• Master-KI-Systemdesign: Erwerben Sie Fachwissen in der Konzeption, Implementierung und Optimierung fortschrittlicher KI-Systeme für praktische Anwendungen.
• Skalierbare KI-Lösungen entwickeln: Lernen Sie, KI-Lösungen zu entwickeln, die branchenübergreifend eingesetzt werden können, z. B. in den Bereichen Technologie, Finanzen und Gesundheitswesen.
• Komplexe technische Herausforderungen lösen: Erlernen Sie Fähigkeiten, um Herausforderungen in den Bereichen KI-Architektur, neuronale Netze und NLP zu bewältigen.
• KI-Innovation vorantreiben: Nutzen Sie Ihr Wissen, um innovative KI-Lösungen zu entwickeln, die Geschäftsabläufe verbessern und Innovationen fördern.
• Steigern Sie Ihre Karriere im Bereich KI-Engineering: Angesichts der wachsenden Nachfrage nach KI-Ingenieuren bietet diese Zertifizierung einen Wettbewerbsvorteil auf dem Arbeitsmarkt.

Branchenwachstum: Wegbereiter für KI-gestütztes Engineering der nächsten Generation

• Bis 2027 müssen 80 % der Ingenieure ihre Fähigkeiten verbessern, um sich an generative KI-Technologien (GenAI) anzupassen (Gartner).
• Die rasche Einführung von KI in allen Sektoren steigert die Nachfrage nach Fachkräften mit fortgeschrittenen KI-Kenntnissen.
• Unternehmen suchen KI+-Ingenieure, um innovative Lösungen für KI-gesteuerte Automatisierung und Entscheidungsfindung zu entwickeln.
• Der weltweite Bedarf an KI-Entwicklungskompetenzen wächst und schafft lukrative Chancen für Experten im Bereich KI-Systemdesign und -implementierung.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Fortgeschrittenes Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
• 1 Jahr Zugriff auf die Plattform Rund um die Uhr
• 40 Stunden Videolektionen & Multimedia-Ressourcen
• Empfehlung für 50 Stunden Lernzeit
• Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
• Online-beaufsichtigte Prüfung mit einer kostenlosen Wiederholungsmöglichkeit
• Die Abschlussbescheinigung ist 1 Jahr gültig.
• Virtuelles praktisches Labor inbegriffen
• Tools, die Sie beherrschen werden: TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers

Lernergebnisse

• KI-GUI-Entwicklung: Erstellung intuitiver, benutzerfreundlicher Oberflächen für KI-Anwendungen unter Einbeziehung von Usabilitätstests und Integrationsmethoden.
• KI-Implementierung und -Kommunikation: Lernen Sie, KI-Systeme zu entwickeln, Implementierungsprozesse zu verwalten und deren Wert effektiv an Interessengruppen zu kommunizieren.
• KI-Problemlösung: Wenden Sie KI-Techniken an, um reale Herausforderungen zu bewältigen, analysieren Sie die Ergebnisse und verbessern Sie die Ansätze zur Problemlösung.
• KI-Projektmanagement: Erwerben Sie Fähigkeiten, um KI-fokussierte Projekte zu planen, Ressourcen zuzuweisen, Interessengruppen zu managen und erfolgreich durchzuführen.

Zielgruppe

• KI- und Softwareentwickler: Meistern Sie KI-Techniken und fortgeschrittenes Systemdesign.
• Begeisterte im Bereich des maschinellen Lernens: Nutzen Sie Deep Learning, NLP und neuronale Netze.
• Data Scientists: Entwickeln und implementieren Sie skalierbare KI-Lösungen.
• IT-Spezialisten und Systemarchitekten: Integrieren Sie KI zur Optimierung der Infrastruktur.

Voraussetzungen

• Der Abschluss des AI+ Data™- oder AI+ Developer™-Kurses wird empfohlen.
• Für praktische Übungen und Projekte sind solide Grundkenntnisse in der Python-Programmierung erforderlich.
• Grundkenntnisse in Algebra und Statistik auf dem Niveau der Oberstufe sind erforderlich.
• Kenntnisse der grundlegenden Programmierkonzepte, einschließlich Variablen, Funktionen, Schleifen und Datenstrukturen wie Listen und Wörterbücher, sind unerlässlich.

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten
• Bestanden: 70 % (35/50)
• Format: 50 Multiple-Choice-Fragen/Fragen mit Mehrfachantworten
• Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
• Sprache: Englisch

Kurs Inhalt

Modul 1: Grundlagen der Künstlichen Intelligenz

1.1 Einführung in die KI

1.2 Kernkonzepte und -techniken in der KI

1.3 Ethische Erwägungen

Modul 2: Einführung in die KI-Architektur

2.1 Überblick über KI und ihre verschiedenen Anwendungen

2.2 Einführung in die KI-Architektur

2.3 Den Lebenszyklus der KI-Entwicklung verstehen

2.4 Praktische Übung: Einrichten einer grundlegenden KI-Umgebung

Modul 3: Grundlagen neuronaler Netze

3.1 Grundlagen neuronaler Netze

3.2 Aktivierungsfunktionen und ihre Rolle

3.3 Rückwärtsstreuung und Optimierungsalgorithmen

3.4 Praktische Übung: Erstellung eines einfachen neuronalen Netzes mithilfe eines Deep-Learning-Frameworks

Modul 4: Anwendungen von neuronalen Netzen

4.1 Einführung in neuronale Netze in der Bildverarbeitung

4.2 Neuronale Netze für sequentielle Daten

4.3 Praktische Implementierung neuronaler Netze

Modul 5: Bedeutung von großen Sprachmodellen (LLM)

5.1 Erforschung großer Sprachmodelle

5.2 Beliebte große Sprachmodelle

5.3 Praktische Feinabstimmung von Sprachmodellen

5.4 Praxisübung: Praktisches Feinabstimmen für die Textklassifizierung

Modul 6: Anwendung von generativer KI

6.1 Einführung in Generative Adversarial Networks (GANs)

6.2 Anwendungen von Variational Autoencodern (VAEs)

6.3 Generierung realistischer Daten mithilfe generativer Modelle

6.4 Praktische Übung: Implementierung generativer Modelle für die Bildsynthese

Modul 7: Verarbeitung natürlicher Sprache

7.1 NLP in realen Anwendungsszenarien

7.2 Aufmerksamkeitsmechanismen und praktische Anwendung von Transformatoren

7.3 Detailliertes Verständnis von BERT für praktische NLP-Aufgaben

7.4 Praktische Übung: Erstellen von praxisnahen NLP-Pipelines mit vortrainierten Modellen

Modul 8: Transfer Learning mit Hugging Face

8.1 Überblick über Transfer Learning in der KI

8.2 Strategien und Techniken des Transferlernens

8.3 Praktische Übung: Implementierung von Transfer Learning mit Hugging Face-Modellen für verschiedene Aufgaben

Modul 9: Entwicklung anspruchsvoller Benutzeroberflächen für KI-Lösungen

9.1 Überblick über GUI-basierte KI-Anwendungen

9.2 Webbasierte Rahmenarchitektur

9.3 Desktop-Anwendungsframework

Modul 10: KI-Kommunikation und Bereitstellungsprozess

10.1 KI-Ergebnisse effektiv an nicht-technische Interessengruppen kommunizieren

10.2 Aufbau einer Deployment-Pipeline für KI-Modelle

10.3 Entwicklung von Prototypen basierend auf Kundenanforderungen

10.4 Praktische Übung: Bereitstellung

Wahlmodul: KI-Agenten für Ingenieurwesen

1. KI-Agenten verstehen
2. Fallstudien
3. Praktische Übungen mit KI-Agenten

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogrammvereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

Die AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund von Behinderungen oder Erkrankungen von Studierenden zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich während des gesamten Prozesses der Unterbringung an AVC zu wenden, um Rat und Unterstützung zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Welche Themen werden in der AI+ Engineer™-Zertifizierung behandelt?
Die Zertifizierung behandelt ein breites Spektrum an Themen, darunter KI-Grundlagen, KI-Architektur, neuronale Netze, große Sprachmodelle (LLMs), generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Transfer Learning mit Hugging Face.

Wer ist die Zielgruppe für diese Zertifizierung?
Ideal für alle, die ein umfassendes Verständnis von KI-Konzepten und -Techniken erlangen möchten, egal ob sie ganz von vorne anfangen oder bereits über Vorkenntnisse im Bereich KI verfügen.

Welche praktischen Fähigkeiten werde ich in diesem Kurs erwerben?
Die Teilnehmer erhalten praktische Erfahrung in der Konzeption und Implementierung von KI-Lösungen. Zu den Fähigkeiten gehören der Aufbau neuronaler Netze, das Feinabstimmen von LLMs, die Implementierung generativer KI-Modelle, die Erstellung fortschrittlicher KI-GUIs sowie die Verwaltung von KI-Kommunikations- und Bereitstellungspipelines.

Welche Art von Lernerfahrung kann ich von diesem Kurs erwarten?
Der Kurs legt Wert auf praktisches, anwendungsorientiertes Lernen, einschließlich der Entwicklung grafischer Benutzeroberflächen für KI-Lösungen und der Beherrschung von KI-Implementierungs- und Kommunikationsabläufen.

Welchen Nutzen hat diese Zertifizierung für meine Karriere?
Die AI+ Engineer™-Zertifizierung stärkt Ihr berufliches Profil durch den Nachweis von Fachwissen in grundlegenden und fortgeschrittenen KI-Anwendungen. Es vermittelt Ihnen gefragte Fähigkeiten und verbessert Ihre Karrierechancen in den Bereichen Technologie, Gesundheitswesen, Finanzen und anderen Branchen.

Rezertifizierung Anforderungen
AI+-Technikkurse erfordern eine jährliche Rezertifizierung, um die Gültigkeit Ihrer Zertifizierung zu gewährleisten. Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitsdatum versendet.

Wie kann AVC dazu beitragen, eine KI-freundliche Kultur zu fördern?
Obwohl KI erhebliche Vorteile bietet, kämpfen viele Organisationen mit Herausforderungen wie Fachkräftemangel, komplexen Datenumgebungen und Integrationshürden bei Systemen. Bei AVC verstehen wir diese Hindernisse und haben unsere Zertifizierungsprogramme darauf zugeschnitten, Unternehmen dabei zu helfen, diese effektiv zu überwinden.

Unser strategischer Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau einer Kultur, die die Akzeptanz und Innovation von KI fördert. Durch unsere branchenweit anerkannten Zertifizierungen und unser umfassendes Schulungsangebot statten wir Ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten und dem Wissen aus, die sie benötigen, um Ihr Unternehmen souverän in eine KI-gestützte Zukunft zu führen.

Maßgeschneidert für Wirkung: Unsere Programme sind nicht von der Stange. Wir bieten spezielle Schulungen an, die von Branchenexperten entwickelt wurden, um Ihre Mitarbeiter mit den spezifischen Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für wichtige KI-Funktionen erforderlich sind.

Praxisorientiertes, reales Lernen: Wir legen Wert auf praktische Erfahrung statt Theorie und nutzen reale Projekte und Fallstudien. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihr Team das Selbstvertrauen und die Fähigkeit gewinnt, KI-Lösungen effektiv zu implementieren und so Innovationen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.