Microsoft Artificial Intelligence AI Engineer – Bootcamp – Ein einzigartiges Schulungsprogramm!

Microsoft Artificial Intelligence AI Engineer – Bootcamp – Ein einzigartiges Schulungsprogramm!

Ai Learning & Certification Path – Neu aktualisierte Version 2025!

• 6-monatiges Bootcamp-Programm (E-Learning + Live-Online-Kurse jedes Wochenende!)
• Fragen Sie uns nach dem nächsten Termin!
• Werden Sie zum AI-Experten: von den Grundlagen bis hin zu fortgeschrittenen agentenbasierten Anwendungen mit Microsoft.
• Wenden Sie Deep Learning, generative KI und agentenbasierte KI mit TensorFlow, AutoGen und Copilot Studio an.
• Gründliche Vorbereitung auf die AI-900-Prüfung

Das Microsoft AI Engineer Program bietet einen umfassenden Lehrplan zum Aufbau umfassender KI-Kenntnisse. Es deckt Schlüsselbereiche wie Python-Programmierung, angewandte Datenwissenschaft, maschinelles Lernen und Deep Learning ab und bietet gleichzeitig gezielte Schwerpunkte in den Bereichen natürliche Sprachverarbeitung, generative KI und Microsoft Copilot.

Die Teilnehmer wenden ihr Wissen in praktischen Projekten und einer Abschlussarbeit an, in der sie ihre Fähigkeit unter Beweis stellen, reale geschäftliche Herausforderungen zu bewältigen. Das Programm ist inklusive gezielter Vorbereitung auf die Prüfung „Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)“ sowie Schulungen zur Copilot-Entwicklung und zu fortgeschrittenen generativen KI-Techniken unter Verwendung von Tools wie PyTorch und TensorFlow.

Die Teilnehmer können ihre Fähigkeiten durch Wahlkurse zu spannenden Themen wie ChatGPT, Transformers und Prompt Engineering weiterentwickeln und sich so eine solide Grundlage für eine zukunftsorientierte Karriere im Bereich KI schaffen. Unter der Leitung erfahrener Microsoft-Dozenten vermittelt das Programm den Teilnehmern wertvolle Einblicke in die Branche und bereitet sie darauf vor, einflussreiche Positionen im Bereich KI und maschinelles Lernen zu übernehmen.

Wichtigste Merkmale

• Kurs und Material in englischer Sprache
• Anfänger bis Fortgeschrittene
• 6-monatiges Bootcamp-Programm mit festem Zeitplan (fragen Sie uns nach dem nächsten Termin!)
• 185 Stunden Live-Online-Unterricht jedes Wochenende mit Microsoft-Experten
• 30 Stunden E-Learning-Material
• Masterclass zu agentenbasierten KI-Lösungen mit Copilot Studio und AutoGen
• Lernaufwand: ca. 250–300 Stunden
• 1 Jahr Zugang zur Lernplattform und zu den Aufzeichnungen der Lektionen
• Microsoft Learn-Abzeichen und Abschlusszertifikat für den Microsoft-Kurs inklusive
• Über 25 Projekte und ein Abschlussprojekt zur praktischen Anwendung
• Vorbereitung auf die AI-900-Prüfung (Prüfung inklusive)

Eine spannende Lernreise

• Peer-to-Peer-Interaktion: Erleben Sie eine kollaborative Unterrichtsumgebung, indem Sie über Slack in Echtzeit mit Kollegen in Kontakt treten und mit Mentoren interagieren.
• Flexibles Lernen: Haben Sie eine Sitzung verpasst? Bleiben Sie auf dem Laufenden, indem Sie auf die Aufzeichnungen der Lektionen zugreifen und gemeinsam mit Ihren Klassenkameraden weiterlernen.
• Mentorensitzungen: Erhalten Sie fachkundige Hilfe bei der Problemlösung, Projektunterstützung und vertiefendem Lernen durch von Mentoren geleitete Sitzungen.
• Engagierte Lernunterstützung: Profitieren Sie von einem Gruppenleiter, der Ihnen bei Fragen hilft und für stetige Fortschritte während Ihrer gesamten Lernreise sorgt.

Lernziele

• Data Science mit Python: Erwerben Sie grundlegende Python-Kenntnisse für die Datenanalyse mit modernen Tools und Techniken, um umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• Maschinelles Lernen: Erwerben Sie Kenntnisse über wichtige ML-Konzepte wie Modellentwicklung, Optimierung und praktische Anwendungen durch praktische Projekte.
• Deep Learning: Beherrschen Sie neuronale Netze, Propagierungstechniken, Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretationsfähigkeiten mit praktischer Erfahrung unter Verwendung von PyTorch.
• Vorbereitung auf die AI-900-Prüfung: Erwerben Sie fundierte Kenntnisse über Microsoft Azure AI-Dienste und cloudbasierte KI-Lösungen, um sich auf die Zertifizierung „Azure AI Fundamentals (AI-900)” vorzubereiten.
• Copilot-Entwicklung: Lernen Sie, wie Sie Microsoft Copilot-Lösungen mithilfe von RAG-basierten Architekturen, Prompt-Flows und Leistungsbewertung in Copilot Studio entwerfen und verbessern.
• Low-Code- und Open-Source-Tools: Entdecken Sie Low-Code-Plattformen wie Copilot Studio und Open-Source-Frameworks wie AutoGen, um intelligente KI-gesteuerte Workflows zu erstellen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Entwickeln Sie Fachkenntnisse in NLP-Algorithmen, Textanalyse und industriellen Anwendungen von Sprachtechnologien.
• Generative KI: Verstehen Sie fortgeschrittene GenAI-Techniken – inklusive Transformer, Aufmerksamkeitsmechanismen, GPT und BERT –, um die nächste Generation von KI-Anwendungen zu entwickeln.
• Capstone-Projekte: Wenden Sie AI- und ML-Kenntnisse auf ein reales Problem an und demonstrieren Sie Arbeitgebern Ihr Fachwissen und Ihre Einsatzbereitschaft.
• Branchen-Masterclasses: Nehmen Sie an Sitzungen teil, die von Experten für Agentic AI und fortschrittliche Tools wie Copilot Studio und AutoGen geleitet werden.

Zielgruppe

• Anfänger mit Interesse an Artificial Intelligence, die in die Technologiebranche einsteigen möchten
• Softwareentwickler und Ingenieure, die ihre KI- und ML-Kenntnisse verbessern möchten
• Datenanalysten oder Data Scientists, die ihre KI-Kenntnisse vertiefen möchten
• Studierende und Akademiker in den Bereichen Informatik, IT oder verwandten Fachgebieten
• Techniker aus anderen Bereichen (z. B. DevOps, QA oder Business Intelligence), die einen Wechsel in den KI-Bereich planen
• Fachleute mit nicht-technischem Hintergrund (z. B. Finanzen, Gesundheitswesen oder Marketing), die ein starkes Interesse daran haben, KI in ihrer Branche einzusetzen
• Unternehmer oder Gründer von Start-ups, die KI-basierte Lösungen für Geschäftsinnovationen suchen

Voraussetzungen

• Sie müssen mindestens 18 Jahre alt sein und über einen High-School-Abschluss (oder einen gleichwertigen Abschluss) verfügen.
• Mindestens zwei Jahre Berufserfahrung werden empfohlen, sind jedoch nicht erforderlich.
• Grundkenntnisse in Programmierung und Mathematik sind Voraussetzung.

Bootcamp-Kursplan

1. Python für KI
2. Angewandte Datenwissenschaft mit Python
3. Maschinelles Lernen mit Python
4. Spezialisierung auf Deep Learning
5. Grundlagen von Microsoft Azure AI AI 900
6. Grundlagen von Microsoft Copilot
7. Gen AI-Kenntnisse
8. AI Engineer Capstone

Wahlkurse:

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
• Fortgeschrittene generative KI
• Meisterklasse für agentenbasierte KI-Lösungen mit Copilot Studio und AutoGen

1. Python für KI

Dieser Kurs vermittelt solide Grundlagen in der Python-Programmierung und vermittelt die Kernkompetenzen, die Sie für Ihre Lernreise benötigen. Sie lernen, wie Sie Python zur Implementierung von KI-Algorithmen, zur Datenanalyse und zur effizienten Entwicklung intelligenter Systeme einsetzen können.

Lernziele:

• Sicheres Installieren von Python, Verstehen der Syntax und Arbeiten mit grundlegenden Programmierkonstrukten.
• Arbeiten mit Python-Datentypen, Operatoren, bedingten Anweisungen und Schleifen.
• Erstellen und Verwenden von Python-Funktionen für modulares Codieren.
• Wenden Sie die Prinzipien der objektorientierten Programmierung (OOP) in Python an.
• Verstehen und implementieren Sie Threading und Multithreading in Python-Programmen.

Behandelte Themen:

• Einführung in die Python-Programmierung
• Python-Datentypen und Operatoren
• Bedingte Anweisungen und Schleifen
• Python-Funktionen
• Grundlegende Funktionen der Python-Programmierung
• Objektorientierte Programmierung mit Python

2. Angewandte Datenwissenschaft mit Python

Dieser Kurs vermittelt grundlegende Konzepte der Datenwissenschaft, inklusive Datenaufbereitung, Modellierung und Bewertung. Sie vertiefen Ihre Python-Kenntnisse anhand von Themen wie Strings, Listen und Lambda-Funktionen und beschäftigen sich dabei eingehender mit NumPy, linearer Algebra und statistischen Prinzipien wie Zentralität, Streuung, Schiefe, Kovarianz und Korrelation. Außerdem lernen Sie Methoden zur Hypothesentests (Z-Tests, T-Tests, ANOVA) kennen, üben die fortgeschrittene Datenbearbeitung mit Pandas und verbessern Ihre analytischen Fähigkeiten mit praktischen Visualisierungstechniken.

Lernziele:

• Erlangen Sie ein solides Verständnis des Datenwissenschaftszyklus und seiner Kernelemente.
• Erweitern Sie Ihre Kenntnisse über Python und seine Datenwissenschaftsbibliotheken.
• Nutzen Sie NumPy und Pandas effektiv für die Datenbearbeitung und -analyse.
• Erstellen Sie mit Matplotlib, Seaborn, Plotly und Bokeh überzeugende und aufschlussreiche Visualisierungen.
• Lernen Sie Techniken der Datenverwaltung und -vorverarbeitung, um Datensätze für die Analyse vorzubereiten.

Behandelte Themen:

• Einführung in die Datenwissenschaft
• Grundlagen der Python-Programmierung
• Grundlagen von NumPy
• Lineare Algebra für die Datenwissenschaft
• Grundlagen der Statistik
• Wahrscheinlichkeitsverteilungen
• Fortgeschrittene Statistik
• Arbeiten mit Pandas
• Datenanalysetechniken
• Methoden der Datenverwaltung
• Tools zur Datenvisualisierung
• Anwendung von Statistik von Anfang bis Ende in Python

3. Maschinelles Lernen mit Python

Lernen Sie die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennen und entdecken Sie verschiedene Arten und Anwendungen. Der Kurs führt Sie durch den gesamten ML-Prozess, wobei der Schwerpunkt auf überwachtem Lernen mit Regressions- und Klassifizierungsmodellen liegt. Sie werden sich auch mit unüberwachtem Lernen, Clustering-Methoden und Ensemble-Techniken befassen. Darüber hinaus arbeiten Sie mit Frameworks wie TensorFlow und Keras und sammeln praktische Erfahrungen mit PyTorch beim Aufbau eines Empfehlungssystems.

Lernziele

• Verstehen Sie die Hauptkategorien des maschinellen Lernens und ihre besonderen Merkmale.
• Entdecken Sie den Arbeitsablauf des maschinellen Lernens und die Rolle von MLOps.
• Wenden Sie Techniken des überwachten Lernens auf reale Probleme an.
• Erkennen und behandeln Sie Überanpassung und Unteranpassung in Modellen.
• Implementieren Sie verschiedene Regressionsmodelle und bewerten Sie deren praktische Anwendungsfälle.
• Erwerb von Kenntnissen über Ensemble-Techniken wie Bagging, Boosting und Stacking.

Themen

• Grundlagen des maschinellen Lernens
• Methoden des überwachten Lernens
• Regressionsmodelle und ihre Anwendungen
• Klassifizierungsmodelle und Anwendungsfälle
• Methoden des unüberwachten Lernens
• Ensemble-Lernstrategien
• Aufbau von Empfehlungssystemen

4. Spezialisierung auf Deep Learning

Dieser Kurs befasst sich mit den Grundlagen und praktischen Anwendungen von Deep Learning, wobei der Schwerpunkt auf den Unterschieden zum traditionellen maschinellen Lernen liegt. Sie lernen Kernkonzepte wie neuronale Netze, Vorwärts- und Rückwärtspropagierung, Hyperparameter-Tuning und Modellinterpretierbarkeit kennen. Der Lehrplan umfasst auch fortgeschrittene Themen, inklusive TensorFlow 2, Keras, Convolutional Neural Networks (CNNs), Transfer Learning, Objekterkennung, Recurrent Neural Networks (RNNs), Autoencoder, Transformer-Modelle für NLP und die praktische Umsetzung mit PyTorch.

Lernziele

• Der Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen.
• Untersuchen Sie praktische Anwendungsfälle für Deep Learning in verschiedenen Branchen.
• Wenden Sie Vorwärts- und Rückwärtspropagierung in tiefen neuronalen Netzen an.
• Führen Sie Hyperparameter-Tuning durch und verbessern Sie die Interpretierbarkeit von Modellen.
• Implementieren Sie Regularisierungstechniken wie Dropout und Early Stopping.
• Erwerben Sie praktische Kenntnisse mit CNNs für bildbasierte Aufgaben wie die Objekterkennung.

The

• Einführung in Deep Learning
• Künstliche neuronale Netze (ANN)
• Tiefe neuronale Netze (DNN)
• TensorFlow-Framework
• Modelloptimierung und Leistungsoptimierung
• Faltungsneuronale Netze (CNN)
• Transfer-Lernmethoden
• Objekterkennungstechniken
• Rekursive neuronale Netze (RNN)
• Transformer-Modelle für NLP
• Einführung in Autoencoder
• Grundlagen von PyTorch

5. Microsoft Azure AI Fundamentals AI 900

Dieses Modul soll Ihnen bei der Vorbereitung auf die Prüfung „Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)” helfen. Sie lernen die grundlegenden Konzepte, Vorteile und Schlüsselkomponenten der Azure-Clouddienste mit Schwerpunkt auf KI-gesteuerten Anwendungen kennen. Die Schulung behandelt auch wichtige Bereiche wie Kostenmanagement, Governance und Compliance, damit Sie für die effektive Arbeit im Azure-Ökosystem gerüstet sind.

Lernziele

• Verstehen Sie die wichtigsten Konzepte und Dienste der Azure-Cloud-Plattform.
• Lernen Sie, wie Sie Kosten verwalten, Governance-Praktiken anwenden und Compliance gewährleisten.
• Schaffen Sie eine solide Grundlage in den Grundlagen der Cloud und KI, um sich sicher auf die AI-900-Zertifizierung vorzubereiten.

Themen

• Übersicht über Azure-Cloud-Dienste
• Kostenmanagement und Governance in Azure
• Sicherheit und Compliance in der Azure-Cloud

6. Microsoft Copilot Foundation

Dieses Modul bietet eine Einführung in Microsoft Copilot und seine wichtigsten Funktionen. Sie lernen, wie Sie Copilots mit der Copilot Studio-Oberfläche entwerfen und verwalten, Bots veröffentlichen und deren Leistung bewerten. Der Kurs behandelt außerdem die Entwicklung von RAG-basierten Copilot-Lösungen, die Anwendung grundlegender Sprachmodelltechniken und die Verwendung von Prompt-Flows zur Verbesserung der Copilot-Entwicklung und -Funktionalität.

Lernziele

• Erstellen und Verwalten von Copilots mit Microsoft Copilot Studio
• Erstellen von RAG-fähigen Copilots und Anwenden von Modellgrundlagentechniken
• Entwickeln von Prompt-Flow-Fähigkeiten zur Optimierung der Copilot-Funktionen.

Themen

• Arbeiten mit der Microsoft Copilot Studio-Oberfläche
• Veröffentlichen von Bots und Überwachen ihrer Leistung
• Entwerfen von RAG-basierten Copilot-Lösungen
• Anwenden von Prompt Flow und grundlegenden Konzepten in der Copilot-Entwicklung

7. Generative KI-Kompetenz

Entwickeln Sie eine solide Grundlage in generativer KI und maschinellem Lernen (ML), indem Sie grundlegende Konzepte, wichtige Algorithmen und praktische Anwendungsfälle verstehen. Erwerben Sie Kenntnisse über Deep-Learning-Techniken, große Sprachmodelle (LLMs) und KI-gestützte Tools, damit Sie KI-Lösungen in der Praxis entwerfen und anwenden können.

Lernziele

• Unterscheiden Sie zwischen KI, maschinellem Lernen, Deep Learning und generativer KI und verstehen Sie die Beziehungen zwischen ihnen.
• Identifizieren Sie die Unterschiede und praktischen Anwendungen von überwachtem, unüberwachtem und verstärktem Lernen.
• Studieren Sie generative KI-Techniken, inklusive neuronaler Netze, GANs und Transformer.
• Erfahren Sie, wie große Sprachmodelle (LLMs) intelligente Assistenten und Chatbots unterstützen.
• Entdecken Sie beliebte KI-Modelle wie ChatGPT, Gemini, Claude und Falcon.
• Verstehen Sie Methoden zur Bilderzeugung wie GANs, Diffusionsmodelle und VAEs.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit kreativen KI-Tools wie DALL·E 2, Stable Diffusion und MidJourney.
• Arbeiten Sie mit Videogenerierungsplattformen wie Runway ML, Synthesia und Gen-2 von Runway.
• Entdecken Sie die Rolle, die Open-Source-Ökosysteme wie Hugging Face bei der Förderung von KI-Innovationen spielen.
• Erfahren Sie, wie KI-Marktplätze neue Tools verfolgen, und erkunden Sie Prompt-Marktplätze wie PromptBase.
• Erwerben Sie fundierte Kenntnisse im Bereich Prompt Engineering für Chatbots und KI-gestützte Suche.
• Experimentieren Sie mit OpenAI Playground und passen Sie Parameter wie Temperatur und Sampling an, um maßgeschneiderte Ergebnisse zu erzielen.

Behandelte Themen:

• Grundlagen des maschinellen Lernens und der generativen KI
• Kategorien des maschinellen Lernens: überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen
• Generative KI-Techniken: neuronale Netze, GANs und Transformer (z. B. GPT-Modelle)
• Große Sprachmodelle (LLMs) und Chatbots (z. B. ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon)
• Methoden zur Bilderzeugung: GAN, Diffusionsmodelle, VAE mit praktischen Übungen unter Verwendung von DALL·E 2, Stable Diffusion und MidJourney
• Methoden zur Videogenerierung: GAN, Diffusionsmodelle, Transformer mit Tools wie Runway ML, Synthesia und Gen-2 von Runway
• Entdecken Sie das offene KI-Ökosystem: Hugging Face und KI-Marktplätze
• Prompt Engineering für die Entwicklung von Chatbots und KI-gestützten Interaktionen

8. Erste Schritte mit fortgeschrittener KI mithilfe von Transformatoren

Das Capstone-Projekt ist der letzte Meilenstein des Programms, in dem Sie die Möglichkeit haben, alle erworbenen Fähigkeiten und Kenntnisse zusammenzufassen. Sie wenden KI- und maschinelle Lerntechniken an, um reale, branchenspezifische Herausforderungen zu bewältigen. Dieses praxisorientierte Projekt demonstriert nicht nur Ihr Fachwissen, sondern bietet Ihnen auch eine portfolio-würdige Präsentation, mit der Sie Ihre Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern vorstellen können.

Lernziele

• Verwenden Sie KI- und ML-Techniken, um praktische Probleme der Branche zu lösen.
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen durch die Erstellung KI-gesteuerter Lösungen.
• Demonstrieren Sie Ihre Fähigkeiten mit einem umfassenden Abschlussprojekt.

Themen

• Lösen Sie branchenrelevante KI-Herausforderungen
• Entwerfen und implementieren Sie komplette KI/ML-Lösungen
• Präsentieren Sie Projekte und erstellen Sie ein professionelles Portfolio.

Optional

• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)

Diese Masterclass behandelt Low-Code-Agenten-KI-Lösungen mit Tools wie Copilot Studio und AutoGen, die eine schnelle Implementierung von Workflows ermöglichen. Sie beschäftigen sich mit natürlicher Sprachverarbeitung, Sprachgenerierung, Spracherkennung, Text-to-Speech und Sprachassistenten. Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über das notwendige Wissen, um fortschrittliche NLP- und sprachbasierte Anwendungen zu entwerfen.

Dieser Kurs über generative KI bietet eine vertiefte Auseinandersetzung mit fortgeschrittenen KI-Fähigkeiten, wobei der Schwerpunkt auf Modellen wie VAE, GAN, LLM und Transformers liegt. Sie beschäftigen sich mit Aufmerksamkeitsmechanismen, LangChain-Workflows und fortgeschrittenem Prompt Engineering und erwerben gleichzeitig die Fähigkeiten, um reale Anwendungen auf Basis generativer KI zu entwerfen, zu erstellen und zu optimieren.

• Fortgeschrittene generative KI

Dieser Kurs über generative KI bietet einen umfassenden Überblick über moderne KI-Innovationen, inklusive VAE-, GAN-, LLM- und Transformer-Architekturen. Die Teilnehmer erkunden Aufmerksamkeitsmechanismen, das Design von LangChain-Workflows und fortgeschrittenes Prompt Engineering und erwerben gleichzeitig die Fähigkeiten zum Entwerfen, Erstellen und Optimieren generativer KI-Anwendungen.

• Meisterklasse für agentenbasierte KI-Lösungen mit Copilot Studio und AutoGen

Diese Masterclass bietet Live-Sessions zu Low-Code-Agenten-basierten Lösungen unter Verwendung von Tools wie Copilot Studio und Open-Source-Frameworks wie AutoGen und zeigt, wie diese Plattformen die KI-Entwicklung beschleunigen und die Implementierung intelligenter Workflows optimieren.

Branchenprojekte:

• Projekt 1: MLB Digital Platform Enhancement: Entwicklung von Backend-Modulen zur Verwaltung von Statistiken, Zeitplänen und Buchungen sowie Hinzufügen von Multithread-Berichten für eine schnellere Leistung.
• Projekt 2: EdTech-Backend-System: Entwicklung von Backend-Funktionen zur Verwaltung von Studentendaten und Kursen, zur Verbesserung der Benutzererfahrung und zur Unterstützung von UI-Upgrades.
• Projekt 3: Analyse der Vertriebsstrategie: Untersuchung von Vertriebsdaten auf Bundesstaatenebene, um leistungsstarke Regionen zu identifizieren und Strategien für leistungsschwache Bereiche zu empfehlen.
• Projekt 4: Marketingstrategien mit EDA: Durchführung explorativer Datenanalysen und Hypothesentests, um Treiber für die Kundenakquise zu ermitteln und Marketingpläne zu verfeinern.
• Projekt 5: Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation: Entwicklung eines ML-Modells zur Vorhersage der Mitarbeiterfluktuation durch Analyse von Betriebszugehörigkeit, Zufriedenheit und Arbeitsmustern, um Einblicke in die Mitarbeiterbindung zu gewinnen.
• Projekt 6: Songklassifizierung mit Clusteranalyse: Verwendung von Clustering-Techniken zur Erstellung personalisierter Playlists und Steigerung der Nutzerinteraktion durch bessere Empfehlungen.
• Projekt 7: Analyse von Hypothekendaten: Entwicklung eines Deep-Learning-Modells zur Vorhersage von Kreditausfällen anhand historischer, unausgewogener Datensätze, um die Kreditsicherheit zu verbessern.
• Projekt 8: Analyse von Kreditdaten des Lending Club: Entwickeln Sie ein Vorhersagemodell unter Verwendung von Kreditdaten des Lending Club aus den Jahren 2007 bis 2015, um das Risiko von Zahlungsausfällen zu bewerten und Klassenungleichgewichte zu beseitigen.
• Projekt 9: ChatGPT-basiertes Storytelling: Erstellen Sie mit ChatGPT ein interaktives Storytelling-Tool, das kollaboratives Storytelling ohne Programmierung ermöglicht, um das kreative Schreiben zu verbessern.
• Projekt 10: Virtueller Projektmanagement-Berater: Entwerfen Sie ChatGPT-Prompts, um Projektmanagement-Unterstützung bei der Planung, Risikobewertung und Teamzusammenarbeit zu bieten.
• Projekt 11: KI-gesteuerter HR-Assistent für Nestlé: Erstellen Sie mit OpenAI GPT und Gradio einen HR-Assistenten, der Antworten aus PDF-Dateien mit Richtlinien extrahiert und die Mitarbeiterunterstützung optimiert.
• Projekt 12: KI-gesteuertes Design: Verwenden Sie DALL·E und Gradio UI, um Textprompts in kreative Designs umzuwandeln und die Rolle von KI im digitalen Marketing hervorzuheben.

Häufig gestellte Fragen

Wie ist das Bootcamp aufgebaut?

Das Programm ist ein intensives Online-Bootcamp mit festen Kursen und einem festen Zeitplan, das jedes Wochenende nachmittags und abends stattfindet und auf einem Lernpfad vom Anfänger- bis zum Fortgeschrittenenniveau basiert.

Diese Lernpfade bestehen aus verschiedenen Kursen und Themen, die sich auf bestimmte Fähigkeiten für eine Rolle oder einen Beruf beziehen. Sie erhalten Zugang zu unserem Learning Management System, das Ihnen hilft, sich in allen zukünftigen Terminplänen und Kursmaterial zurechtzufinden. Darüber hinaus gibt es zusätzliche E-Learning-Kurse, die Sie in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können. Wenn Sie Fragen zu den erlernten Fähigkeiten haben, steht Ihnen jederzeit jemand zur Verfügung, der Ihnen hilft und Sie unterstützt.

Wie lange dauert das Bootcamp?

Dank der Kombination aus E-Learning und Bootcamp mit Live-Online-Unterricht dauert das Programm in der Regel 6 Monate (5–10 Stunden/Woche). Alle zwei bis drei Monate beginnt ein neuer Kurs. Für weitere Informationen kontaktieren Sie uns bitte.

Wann kann ich die Bootcamp-Kurse online absolvieren?

Der Live-Unterricht findet nur am Wochenende statt. Wenn Sie eine Sitzung verpassen, können Sie diese jederzeit anhand der Aufzeichnungen nachholen und werden als anwesend markiert. So verpassen Sie keine Inhalte.

Wann kann ich mein Master-Zertifikat freischalten?

Sobald Sie mindestens 85 % des Materials absolviert haben, können Sie Ihr Zertifikat freischalten. Dies gilt für alle Master-Programme/Bootcamps. Eine der Voraussetzungen für den Erhalt des Master-Zertifikats ist die Teilnahme an den Live-Kursen. Es können jedoch Ausnahmen gemacht werden, wenn Sie nicht live teilnehmen können, aber dennoch verpflichtet sind, die Aufzeichnungen anzusehen. Lesen Sie mehr über Ihren spezifischen Kurs oder senden Sie uns eine E-Mail für weitere Informationen.

Was ist das Microsoft AI Engineer-Programm?

Die Microsoft AI Engineer-Zertifizierung vermittelt Fachleuten die erforderlichen Kenntnisse, um umfassende KI-Lösungen mit Microsoft Azure zu entwickeln. Das Programm deckt wichtige Bereiche wie Python-Programmierung, maschinelles Lernen, Deep Learning, natürliche Sprachverarbeitung (NLP) und generative KI ab. Die Teilnehmer sammeln praktische Erfahrungen mit Tools wie Azure OpenAI und Copilot und arbeiten gleichzeitig an realen Projekten, um ihre praktischen Kenntnisse zu verbessern.

Welche Zertifizierung erhalte ich nach Abschluss des Programms?

Nach Abschluss der Microsoft AI Engineer-Zertifizierung erhalten Sie ein offizielles Zertifikat von Microsoft. Außerdem erhalten Sie für jedes abgeschlossene Modul ein individuelles Zertifikat sowie ein Microsoft Learn-Abzeichen. Diese Qualifikationen stärken Ihren Lebenslauf und bestätigen Ihre Fachkenntnisse als zertifizierter KI-Ingenieur, sodass Sie sich von anderen Bewerbern im KI- und Technologiesektor abheben können.

Welche Tools und Plattformen werde ich lernen?

Im AI Engineer-Programm arbeiten Sie direkt mit den wichtigsten Tools und Plattformen, die von KI-Experten verwendet werden. Dazu gehören Python, TensorFlow, PyTorch und Azure OpenAI für die Modellentwicklung und -bereitstellung. Außerdem lernen Sie generative KI-Technologien wie ChatGPT, DALL·E und andere fortschrittliche Microsoft KI-Lösungen kennen und haben die Möglichkeit, reale Projekte aus verschiedenen Branchen zu bearbeiten.

Wie unterscheidet sich dieses Programm von anderen KI-Kursen?

Diese AI-Ingenieur-Zertifizierung wurde in Zusammenarbeit mit Microsoft, einem der weltweit führenden Technologieunternehmen, entwickelt. Sie kombiniert Live-Sitzungen unter der Leitung von Experten mit projektbasiertem Lernen unter Verwendung von Tools wie Azure OpenAI, ChatGPT und TensorFlow. Mit seinem starken Fokus auf praktische Fähigkeiten, Branchenrelevanz und Berufsvorbereitung ist das Programm die ideale Wahl für alle, die eine Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz anstreben.