AI + Engineer ™ - eLearning (examen inkluderad)

AI+ Engineer ™- eLearning (examen inkluderad)

AI+ Engineer-certifieringen är skräddarsydd för mjukvaruingenjörer och erbjuder en strukturerad väg från grundläggande AI till avancerade tillämpningar. Programmet börjar med grunderna i AI och fortsätter med AI-arkitektur, neurala nätverk, stora språkmodeller (LLM), generativ AI, naturlig språkbehandling (NLP) och överföringsinlärning med hjälp av Hugging Face. Deltagarna kommer också att få färdigheter i att designa avancerade GUI:er för AI-lösningar och förstå AI:s kommunikations- och implementeringspipelines genom praktiska övningar.

Etiska överväganden inom AI betonas, vilket säkerställer att eleverna förstår rättvisa, transparens och ansvarsskyldighet i AI-system. Fallstudier och övningar från verkliga världen hjälper till att identifiera och mildra fördomar, vilket förbättrar etisk AI-implementering. Denna certifiering utrustar ingenjörer med kunskaper och färdigheter för att lösa praktiska AI-utmaningar, innovera ansvarsfullt och ta ledarroller i det snabbt utvecklande AI-landskapet.

Innovate Engineering: Utnyttja AI-drivna smarta lösningar

• Omfattande AI-stack: Utforska AI-arkitekturer, LLM:er, NLP och neurala nätverk
• Praktiska verktyg: Arbeta med Transfer Learning via Hugging Face och GUI-utveckling
• Implementeringsfärdigheter: Skapa funktionella AI-system och hantera kommunikationsrörledningar
• Praktisk expertis: Utveckla förmågan att konstruera skalbara, innovativa AI-lösningar

Varför den här certifieringen är viktig

• Mästra AI-systemdesign: Få expertis i att designa, implementera och optimera avancerade AI-system för praktiska tillämpningar.
  
  
• Bygg skalbara AI-lösningar: Lär dig att utveckla AI-lösningar som skalar över branscher som teknik, finans och hälsovård.
  
  
• Lös komplexa tekniska utmaningar: Skaffa färdigheter för att tackla utmaningar inom AI-arkitektur, neurala nätverk och NLP.
  
  
• Driv AI-innovation: Använd dina kunskaper för att skapa banbrytande AI-lösningar som förbättrar affärsverksamheten och främjar innovation.
  
  
• Boosta din karriär inom AI-teknik: Med en växande efterfrågan på AI-ingenjörer ger denna certifiering en konkurrensfördel på arbetsmarknaden.

Industritillväxt: Drivkraften bakom nästa generations AI-drivna ingenjörskonst

• År 2027 kommer 80 % av ingenjörerna att behöva kompetensutveckling för att anpassa sig till generativ AI (GenAI)-teknik (Gartner).
• Snabb AI-användning inom olika sektorer ökar efterfrågan på yrkesverksamma med avancerad AI-expertis.
• Organisationer söker AI+-ingenjörer för att bygga innovativa lösningar för AI-driven automatisering och beslutsfattande.
• Det globala behovet av AI-ingenjörskunskaper växer, vilket skapar lukrativa möjligheter för experter inom design och implementering av AI-system.

Nyckelfunktioner

• Kurs och material på engelska
• Avancerad nivå (Kategori: AI + Tekniskt)
• 1 års tillgång till plattformen 24/7
• 40 timmar videolektioner och multimedieressurser
• Rekommendation om 50 timmars studietid
• Quizzer, bedömningar och kursresurser
• Övervakad online-tentamen med en kostnadsfri omtentamen
• Intyg om genomförande ingår och är giltigt i 1 år.
• Virtuellt praktiskt laboratorium ingår
• Verktyg du kommer att behärska: TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers

Lärandemål

• AI GUI-utveckling: Skapa intuitiva, användarvänliga gränssnitt för AI-applikationer, med hjälp av användbarhetstester och integrationsmetoder.
• AI-implementering och kommunikation: Lär dig att utveckla AI-system, hantera implementeringspipelines och effektivt kommunicera deras värde till intressenter.
• AI-problemlösning: Använd AI-tekniker för att ta itu med verkliga utmaningar, analysera resultat och förbättra problemlösningsmetoder.
• AI-projektledning: Få färdigheter för att planera, fördela resurser, hantera intressenter och framgångsrikt leverera AI-fokuserade projekt.

Målgrupp

• AI- och mjukvaruingenjörer: Behärska AI-tekniker och avancerad systemdesign.
• Maskininlärningsentusiaster: Tillämpa djupinlärning, NLP och neurala nätverk.
• Data Scientists: Bygg och driftsätt skalbara AI-lösningar.
• IT-specialister och systemarkitekter: Integrera AI för att optimera infrastrukturen.

Förutsättningar

• Genomförande av kursen AI+ Data™ eller AI+ Developer™ rekommenderas.
• En solid grund i Python-programmering krävs för praktiska övningar och projekt.
• Grundläggande kunskaper i gymnasienivå i algebra och statistik är nödvändiga.
• Bekantskap med grundläggande programmeringskoncept, inklusive variabler, funktioner, loopar och datastrukturer som listor och dictionaries, är avgörande.

Examensdetaljer

• Längd: 90 minuter
• Godkänt: 70 % (35/50)
• Format: 50 flervalsfrågor/flersvarsfrågor
• Leveransmetod: Online via övervakad examinationsplattform (flexibel schemaläggning)
• Språk: Engelska

Kurs Innehåll

Modul 1: Grunderna i artificiell intelligens

1.1 Introduktion till AI

1.2 Kärnbegrepp och tekniker inom AI

1.3 Etiska överväganden

Modul 2: Introduktion till AI-arkitektur

2.1 Översikt över AI och dess olika tillämpningar

2.2 Introduktion till AI-arkitektur

2.3 Förstå AI-utvecklingslivscykeln

2.4 Praktiskt: Konfigurera en grundläggande AI-miljö

Modul 3: Grunderna i neurala nätverk

3.1 Grunderna i neurala nätverk

3.2 Aktiveringsfunktioner och deras roll

3.3 Bakåtpropagering och optimeringsalgoritmer

3.4 Praktiskt: Bygga ett enkelt neuralt nätverk med hjälp av ett djupinlärningsramverk

Modul 4: Tillämpningar av neurala nätverk

4.1 Introduktion till neurala nätverk inom bildbehandling

4.2 Neurala nätverk för sekvensdata

4.3 Praktisk implementering av neurala nätverk

Modul 5: Betydelsen av stora språkmodeller (LLM)

5.1 Utforska stora språkmodeller

5.2 Populära stora språkmodeller

5.3 Praktisk finjustering av språkmodeller

5.4 Praktiskt: Praktisk finjustering för textklassificering

Modul 6: Tillämpning av generativ AI

6.1 Introduktion till Generativa Motståndsnätverk (GAN)

6.2 Tillämpningar av variationsautoenkodare (VAE)

6.3 Generering av realistiska data med hjälp av generativa modeller

6.4 Praktiskt: Implementera generativa modeller för bildsyntes

Modul 7: Naturlig språkbehandling

7.1 NLP i verkliga scenarier

7.2 Uppmärksamhetsmekanismer och praktisk användning av transformatorer

7.3 Djupgående förståelse av BERT för praktiska NLP-uppgifter

7.4 Praktiskt: Bygga praktiska NLP-pipelines med förtränade modeller

Modul 8: Överföringslärande med Hugging Face

8.1 Översikt över överföringslärande inom AI

8.2 Överföringslärningsstrategier och -tekniker

8.3 Praktiskt: Implementera överföringsinlärning med Hugging Face-modeller för olika uppgifter

Modul 9: Skapa sofistikerade GUI:er för AI-lösningar

9.1 Översikt över GUI-baserade AI-applikationer

9.2 Webbaserat ramverk

9.3 Ramverk för skrivbordsapplikationer

Modul 10: AI-kommunikation och implementeringspipeline

10.1 Att effektivt kommunicera AI-resultat till icke-tekniska intressenter

10.2 Att bygga en distributionspipeline för AI-modeller

10.3 Utveckla prototyper baserat på kundkrav

10.4 Praktiskt: Implementering

Valfri modul: AI-agenter för ingenjörer

1. Förstå AI-agenter
2. Fallstudier
3. Praktisk träning med AI-agenter

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i licensavtalet.

Jämställdhetspolicy

AVC tillhandahåller inga anpassningar på grund av funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos någon student. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under hela boendeprocessen.

Vanliga frågor

Vilka ämnen behandlas i AI+ Engineer™-certifieringen?
Certifieringen utforskar ett brett spektrum av ämnen, inklusive AI-grunder, AI-arkitektur, neurala nätverk, stora språkmodeller (LLM), generativ AI, naturlig språkbehandling (NLP) och överföringslärande med Hugging Face.

Vilka är målgruppen för denna certifiering?
Perfekt för alla som vill få en grundlig förståelse för AI-koncept och tekniker, oavsett om de börjar från grunden eller har viss tidigare AI-kunskap.

Vilka praktiska färdigheter kommer jag att få från den här kursen?
Deltagarna kommer att få praktisk erfarenhet av att designa och implementera AI-lösningar. Färdigheter inkluderar att bygga neurala nätverk, finjustera stora språkmodeller, implementera generativa AI-modeller, skapa avancerade AI-gränssnitt och hantera AI-kommunikations- och driftsättningspipelines.

Vilken typ av lärandeupplevelse kan jag förvänta mig av den här kursen?
Kursen betonar praktiskt lärande, inklusive GUI-utveckling för AI-lösningar och behärskning av arbetsflöden för AI-implementering och kommunikation.

Hur gynnar den här certifieringen min karriär?
AI+ Engineer™-certifieringen stärker din professionella profil genom att visa expertis inom både grundläggande och avancerade AI-tillämpningar. Det utrustar dig med mycket eftertraktade färdigheter, vilket förbättrar karriärmöjligheterna inom teknik, hälsovård, finans och andra branscher.

Omcertifiering Krav
AI+ tekniska kurser kräver omcertifiering varje år för att hålla din certifiering giltig. Meddelanden skickas tre månader före förfallodagen

Hur kan AVC bidra till att främja en AI-redo kultur?
Även om AI erbjuder betydande fördelar, kämpar många organisationer med utmaningar som kompetensbrist, komplexa datamiljöer och hinder för systemintegration. På AVC förstår vi dessa hinder och har skräddarsytt våra certifieringsprogram för att hjälpa företag att övervinna dem effektivt.

Vårt strategiska tillvägagångssätt fokuserar på att bygga en kultur som omfamnar införandet av AI och innovation. Genom våra branschledande certifieringar och djupgående utbildningar utrustar vi din arbetsstyrka med de färdigheter och kunskaper som krävs för att tryggt leda din organisation in i en AI-driven framtid.

Skräddarsytt för effekt: Våra program är inte en one-size-fits-all. Vi erbjuder specialiserad utbildning designad av branschexperter för att utrusta din arbetsstyrka med de specifika färdigheter och kunskaper som krävs för kritiska AI-roller.

Praktiskt lärande i verkligheten: Vi prioriterar praktisk erfarenhet framför teori, med hjälp av verkliga projekt och fallstudier. Denna strategi säkerställer att ditt team får självförtroendet och förmågan att implementera AI-lösningar effektivt, vilket driver innovation och mätbara affärsresultat.