Artificial Intelligence Engineer Bootcamp eLearning (100 % i egen takt)

Bootcamp för artificiell intelligens (100 % i egen takt)

Börja skapa avancerade AI-modeller och starta en givande karriär inom teknik!

Bli en eftertraktad AI-ingenjör

Vår bootcamp för AI-ingenjörer är ett praktiskt lärprogram i egen takt som är utformat för AI-entusiaster som vill snabba på sin karriär. Bootcampen guidar dig från grunden, med matematik, statistik och Python-programmering, till att bygga avancerade maskininlärningsmodeller (övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning) och djupinlärningssystem.

Få mästarkunskaper inom viktiga områden som naturlig språkbehandling, neurala nätverk och djupinlärning genom praktisk utbildning från branschexperter – och förbered dig på att ta dig an de mest efterfrågade AI-rollerna inom teknik.

Över hela världen utnyttjar organisationer aktivt kraften i artificiell intelligens för att förbättra servicekvaliteten, optimera verksamheten och driva innovation. Som ett resultat av detta ökar efterfrågan på skickliga AI-proffs lavinartat. Detta är din chans att rida på AI-vågen och ta din teknikkarriär till nästa nivå.

AI-proffs använder avancerade verktyg som djupinlärning och naturlig språkbehandling i kombination med avancerade statistiska modeller för att hjälpa företag att uppnå större effektivitet och lönsamhet.

Vår omfattande AI Bootcamp ger dig allt du behöver – från grundläggande begrepp till praktisk erfarenhet av de senaste AI-verktygen och teknikerna.

Få efterfrågade färdigheter, master AI-landskapet och bli redo för arbetslivet på bara några månader.

Viktiga funktioner

• Kurs och material på engelska
• Nybörjare – avancerad nivå
• 288 timmars e-lärningsmaterial
• 9 Capstone-projekt för en arbetsmarknadsanpassad portfolio
• Automatiskt rättade bedömningar och återkallningsquiz
• 130+ vägledda praktiska övningar
• 15 verkliga fallstudier
• Studietid: Cirka 5–7 månader
• 2 års tillgång till lärplattformen
• Efter godkänd kurs får deltagarna ett kursintyg.

Lärandemål

• Python-programmering: Behärska grundläggande Python-principer, inklusive datatyper, villkorslogik och skapande av anpassade funktioner.
• Statistisk modellering: Utveckla en stark grund i matematik och statistik som är nödvändig för AI och maskininlärning.
• Maskininlärning med Python: Utforska och implementera viktiga algoritmer som regression och klassificering för att bygga effektiva ML-modeller.
• Djupinlärning: Använd kraftfulla ramverk som Keras och TensorFlow för att hantera komplexa problem med neurala nätverk.
• Naturlig språkbehandling (NLP): Fördjupa dig i avancerade NLP-tekniker och utnyttja verktyg som NLTK för att bygga applikationer för språkgenerering och -analys.
• AI med transformatorer: Förstå de unika egenskaperna hos transformatormodeller och lär dig att utveckla avancerade AI-applikationer med hjälp av dem.

Färdigheter du kommer att förvärva

• Genomföra deskriptiv analys för att sammanfatta datainsikter
• Tillämpa inferentiell statistik för datadrivna slutsatser
• Skapa anpassade funktioner med Python
• Implementera objektorienterad programmering för effektiv Python-kodning
• Felsöka och lösa datafel med Python-verktyg
• Utföra explorativ dataanalys och skapa visualiseringar
• Rensa och förbereda datamängder genom förbehandlingstekniker
• Hantera avvikande värden och saknade data effektivt
• Utför funktionsval och teknik för modelloptimering
• Konstruera och finjustera regressionsmodeller
• Designa, bygg och testa maskininlärningsmodeller
• Utveckla och utvärdera klassificeringsalgoritmer för prediktiv analys

Målgrupp

• Nybörjare med intresse för artificiell intelligens som vill komma in i teknikbranschen
• Programvaruutvecklare och ingenjörer som vill förbättra sina kunskaper inom AI och maskininlärning
• Dataanalytiker eller dataforskare som vill fördjupa sina kunskaper inom AI
• Studenter och akademiker inom datavetenskap, IT eller relaterade områden
• Tekniker från andra områden (som DevOps, QA eller business intelligence) som planerar att byta till AI-roller
• Yrkesverksamma utan teknisk bakgrund (som finans, hälso- och sjukvård eller marknadsföring) med ett starkt intresse av att utnyttja AI i sin bransch
• Entreprenörer eller start-up-grundare som utforskar AI-baserade lösningar för affärsinnovation

Förkunskaper

• Det finns inga förkunskaper för att delta i denna bootcamp.
• Du kan lära dig AI-teknik även utan tidigare teknisk erfarenhet.
• Vissa kunskaper i matematik, statistik, Python eller SQL är en fördel.

Stick ut bland rekryterare med en imponerande AI-projektportfölj

Utveckla branschklassiga projekt som speglar arbetet hos de bästa AI-ingenjörerna och skapa en övertygande portfölj som lockar de bästa arbetsgivarna. Stärk din expertis, öka ditt självförtroende och positionera dig för en välbetald roll inom AI. Här är ett smakprov på den typ av projekt du kommer att arbeta med:

• SleepyFace – app för säkerhet i trafiken
• En AI-driven applikation som analyserar förarens ansiktsuttryck och ögonrörelser för att upptäcka tecken på trötthet eller utmattning.
• OneArmDistance – monitor för social distansering
• En realtidsapplikation som använder AI för att säkerställa att individer håller lämpligt avstånd genom att spåra deras rörelser och närhet.
• PreFace – AI-verktyg för ansiktsbyte
• Bygg en app som gör det möjligt för användare att smidigt byta ansikten i videor eller animera kända bilder med sina egna, och skapa realistiska visuella effekter.
• Recco – Personlig medie-rekommendatör
• Utveckla ett smart rekommendationssystem som sammanställer spellistor med musik och filmer anpassade efter användarnas preferenser och tittar-/lyssnarhistorik.
• TraffiControl – Smart trafikledningssystem
• Designa en trafikledningsapp som optimerar signaleringstider och minskar olyckor genom att analysera data från omgivande korsningar.

Bootcamp-kursplan

1. Grundläggande matematik och statistik

Lärandemål

• Få en god förståelse för beskrivande statistik och grunderna i sannolikhetsteori
• Utforska olika sannolikhetsfördelningar, inklusive normalfördelning, binomialfördelning och Poissonfördelning
• Förstå inferentiell statistik för att dra meningsfulla slutsatser från data

Ämnen som behandlas

• Sannolikhet
• Statistiska begrepp
• Linjär algebra
• Analys

2. Python för data science

Lärandemål

• Börja med grundläggande Python-programmeringskoncept
• Lär dig att använda inbyggda funktioner och skriva egna anpassade funktioner
• Arbeta med viktiga Python-bibliotek som Pandas och NumPy
• Förstå hur man skapar visualiseringar med Python

Ämnen som behandlas

• Python-grunder
• Arbeta med kod och data
• Grundläggande programmeringselement
• Stränghantering
• Datastrukturer
• Kontrollflöde
• Funktioner och moduler
• Filoperationer
• NumPy och Pandas
• Reguljära uttryck
• Datavisualisering

3. Maskininlärning med Python

Lärandemål:

• Förstå skillnaden mellan regression och klassificeringstekniker
• Utforska olika regressionsalgoritmer
• Lär dig och jämför olika klassificeringsmetoder
• Fördjupa dig i funktionsval och funktionskonstruktion
• Lär dig att bedöma och utvärdera prestandan hos ML-modeller

Ämnen som behandlas:

• Översikt över maskininlärning
• Grunderna i Python
• Datahantering i Python
• Tekniker för datavisualisering
• Statistiska grunder
• Avancerade analytiska begrepp
• Grundläggande ML-begrepp
• Tekniker för extrahering av egenskaper
• Regression och supportvektormaskiner
• Övervakad kontra oövervakad inlärning
• Metoder för dimensionsreduktion
• Ensemble-inlärningstekniker
• Rekommendationssystem och associationsregler

4. Djupinlärning med Keras och TensorFlow

Lärandemål:

• Börja med de grundläggande begreppen inom neurala nätverk och djupinlärning
• Få praktisk erfarenhet av att använda TensorFlow- och Keras-bibliotek
• Förstå och bygg konvolutionella neurala nätverk (CNN)
• Utforska generativa adversariala nätverk (GAN) och deras tillämpningar

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till djupinlärning
• Konfigurera och arbeta med TensorFlow
• Grunderna i CNN
• Avancerade arkitekturer i CNN
• Grunderna i naturlig språkbehandling (NLP)
• Bygga och träna GAN
• Tillämpa AI i verkliga scenarier

5. Naturlig språkbehandling

Lärandemål:

• Få en tydlig förståelse för naturlig språkbehandling (NLP) och dess tillämpningar i verkligheten
• Lär dig att generera människoliknande text med hjälp av tekniker för naturlig språkgenerering
• Få praktisk erfarenhet av verktyg som NLTK för bearbetning av språkdata
• Utforska olika användningsfall för NLP i olika branscher

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till NLP
• Nyckelbegrepp inom NLP
• Tekniker för extrahering av egenskaper
• Användning av TextBlob för NLP-uppgifter
• NLP-tillämpningar med spaCy
• Bygga textklassificeringsmodeller
• Implementera textsammanfattning
• Utforska uppmärksamhetsmekanismer
• Tekniker för ämnesmodellering
• Utföra sentimentanalys
• Skapa och distribuera chatbots

6. Tillämpad maskininlärning

Lärandemål

• Behärska både grundläggande och avancerade begrepp inom maskininlärning
• Få praktisk erfarenhet av att implementera och distribuera ML-algoritmer
• Analysera verkliga fallstudier från flera branscher

Ämnen som behandlas

• Identifiera och definiera affärskrav
• Maskininlärningstillämpningar inom olika sektorer
• Förklarbara maskininlärningstekniker
• Bygga och hantera modelleringspipelines
• ML-modelldistribution och MLOps
• Branschstandard för bästa praxis inom maskininlärning

7. Grunderna i förstärkt inlärning

Lärandemål

• Utforska de tre grundläggande paradigmerna inom maskininlärning
• Förstå hur förstärkt inlärningsloop fungerar
• Få praktisk erfarenhet av OpenAI Gym-miljön
• Lär dig hur man balanserar utforskning och utnyttjande
• Studera kontextuella banditproblem och deras tillämpningar

Ämnen som behandlas

• Introduktion till förstärkt inlärning
• Enstegs förstärkt inlärning: flerarmade banditer
• Begrepp inom förstärkt inlärning i flera steg
• Praktiska metoder för att tillämpa förstärkt inlärning i verkliga scenarier

8. Kom igång med avancerad AI med hjälp av transformatorer

Lärandemål:

• Arbeta med storskaliga transformatorer med miljarder parametrar för naturlig språkbehandling
• Utforska multimodal neuronfunktionalitet i Vision Transformers
• Förstå begreppet ekonomisk artificiell allmän intelligens (E-AGI)

Ämnen som behandlas

• Den revolutionerande förändringen som transformatormodellerna medför
• Utforska transformatorer med miljarder parametrar i NLP
• Vision-transformatorer och multimodala neuronfunktioner
• Introduktion till ekonomisk artificiell allmän intelligens (E-AGI)

9. Datorseende för blivande AI-experter

Lärandemål

• Förstå grunderna i bildbearbetning
• Utforska komponenter för djupinlärning som används i feedforward-neuronala nätverk
• Master Convolutional Neural Networks (CNN) och deras praktiska användningsområden
• Lär dig tekniker för bildsegmentering och objektigenkänning

Ämnen som behandlas

• Grunderna i bildbearbetning
• Bildklassificeringstekniker
• Förstå och tillämpa CNN
• Förbättra CNN-prestanda
• Tekniker för segmentering och objektdetektering

Vanliga frågor

Bootcampen levereras via vår interaktiva och immersiva lärplattform i ett flexibelt format för självstudier på begäran. Denna kurs i egen takt ger dig friheten att lära dig när och var det passar dig. Du kan ta dig tid med utmanande ämnen, återkomma till lektioner så ofta du behöver och pausa eller spela upp videor för att förstärka din förståelse. Med två års tillgång till kursmaterialet får du kontinuerlig support för att friska upp begrepp och reda ut tveksamheter när du vill.

Kan jag gå kursen samtidigt som jag arbetar heltid?

Ja, det kan du! Vi förstår att det kan vara krävande att balansera ett heltidsjobb med vidareutbildning. Därför erbjuder vi Bootcamp i ett flexibelt deltidsformat som är särskilt utformat för yrkesverksamma. Med Flex-alternativet kan du lära dig i din egen takt utan att störa dina nuvarande åtaganden.

Behöver jag någon speciell programvara för Bootcamp?

Du behöver en webbläsare som Google Chrome, Microsoft Edge eller Firefox. Dessutom krävs en Anaconda-installation, men oroa dig inte, den installeras som en del av programmet.

För att kunna delta i AI Bootcamp online utan problem rekommenderar vi att du har en bärbar eller stationär dator med minst 8 GB RAM-minne och en stabil internetuppkoppling.

Vilka färdigheter krävs för att bli artificiell intelligensingenjör?

För att lyckas som AI-ingenjör behöver du ha goda kunskaper i programmeringsspråk som Python, C++, R eller Java. Dessutom är stark analytisk förmåga och problemlösningsförmåga viktigt för att kunna bygga intelligenta system och modeller.

Vilka är fördelarna med att bli artificiell intelligensingenjör?

AI fortsätter att revolutionera branscher, och som AI-ingenjör hamnar du i framkant av den tekniska innovationen. Att ge dig in i branschen under dess snabba tillväxt innebär att du får möjlighet att forma framtidens datorteknik, få tillgång till välbetalda jobb och göra en betydande skillnad inom flera sektorer. Det är en karriärväg som erbjuder både professionell utveckling och chansen att driva meningsfulla förändringar.

Vilka är de mest populära ramverken för artificiell intelligens som du lär dig i denna bootcamp?

I AI Engineer Bootcamp får du praktisk erfarenhet av de mest använda verktygen och ramverken inom AI-branschen. Dessa inkluderar:

• Python – det självklara språket för AI- och ML-utveckling
• NumPy och Pandas – nödvändiga för datamanipulation och analys
• Keras och TensorFlow – kraftfulla ramverk för att bygga och träna djupinlärningsmodeller
• SQL – för hantering och sökning av strukturerade data

Dessa verktyg är integrerade i utvecklingen av verkliga AI-applikationer och ger dig de praktiska färdigheter som behövs för att starta en framgångsrik karriär inom artificiell intelligens.

Vilka är de största gemensamma utmaningarna inom artificiell intelligens?

Artificiell intelligens står inför flera viktiga utmaningar:

Brist på rena och strukturerade data:

AI-system kräver enorma mängder högkvalitativa, välmärkta data för att fungera effektivt. Det är dock svårt att samla in sådana data eftersom de är ostrukturerade, inkonsekventa eller ofullständiga. Dessutom begränsar strikta dataskyddsbestämmelser i många regioner tillgången till användbara datamängder.

Brist på kompetent personal:

I takt med att AI-tekniken utvecklas snabbt växer klyftan mellan innovationstakten och tillgången på personal med rätt kompetens. Branschen har ett akut behov av fler utbildade personer som kan utveckla, underhålla och optimera AI-system.

Dessa utmaningar fortsätter att forma utvecklingen av AI-användningen och -utvecklingen i olika branscher.

Vem kan bli artificiell intelligensingenjör?

Alla som brinner för analytiskt tänkande och logisk problemlösning kan göra en framgångsrik karriär inom AI. Tidigare erfarenhet av programmering eller en teknisk bakgrund kan vara till hjälp, men det är inget strikt krav.

Det som verkligen spelar roll är din vilja att lära dig. Färdigheter som programmering, matematik och statistik kan alla läras ut – och med rätt inställning och ett välstrukturerat utbildningsprogram kan vem som helst utveckla de förmågor som krävs för att lyckas som AI-ingenjör.

Vad kan du bli efter att ha slutfört AI-bootcampen?

När du har slutfört AI-bootcampen har du de färdigheter och kunskaper som krävs för att arbeta med en rad olika roller inom artificiell intelligens, bland annat:

• Maskininlärningsingenjör – Designa och implementera ML-modeller som driver intelligenta applikationer.
• Data scientist – Analysera komplexa data för att få fram användbara insikter med hjälp av AI och statistiska verktyg.
• AI-ingenjör – Bygg och implementera AI-modeller inom olika branscher för automatisering, förutsägelser och optimering.
• Business Intelligence-utvecklare – Använd datamodellering och visualisering för att stödja strategiska beslut.
• Computer Vision-ingenjör – Arbeta med applikationer som ansiktsigenkänning, bildklassificering och objektdetektering.
• Specialist inom naturlig språkbehandling (NLP) – Utveckla AI-system som förstår och bearbetar mänskligt språk.

Bootcampen förbereder dig för att ta dig an efterfrågade roller med stor påverkan inom olika sektorer med hjälp av verktyg från verkligheten och praktisk träning.

Roller och ansvarsområden för en AI-ingenjör

En AI-ingenjör spelar en central roll i utformningen och implementeringen av intelligenta system som kan lära sig och fatta beslut. Deras ansvarsområden omfattar vanligtvis:

• Samarbeta med dataforskare och affärsanalytiker för att förstå affärsbehov och omvandla dem till AI-lösningar.
• Utforma och utveckla maskininlärningsmodeller som löser specifika affärsproblem.
• Testa, validera och optimera AI-modeller för att säkerställa noggrannhet och prestanda.
• Implementera modeller i produktionsmiljöer och integrera dem med applikationer.
• Konvertera ML-modeller till API:er så att de enkelt kan nås och användas av andra system.
• Övervaka AI-system i produktion med avseende på prestanda, fel och behov av omskolning.
• Hålla sig uppdaterad om de senaste framstegen inom AI-ramverk, bibliotek och bästa praxis.

AI-ingenjörer överbryggar klyftan mellan avancerad analys och praktisk implementering, vilket gör datadriven automatisering till en verklighet för företag.

Är denna bootcamp verkligen nybörjarvänlig?

Absolut! Cirka 70–80 % av deltagarna i vår bootcamp för backend-utveckling har liten eller ingen tidigare erfarenhet av kodning. Till skillnad från många program som påstår sig vara nybörjarvänliga men ändå innehåller tidiga utmaningar som kodningstester eller tekniska screeningar, har vi tagit bort dessa hinder. Vårt fokus ligger på att guida dig från grunden. Denna bootcamp har utformats noggrant i samarbete med branschproffs för att hjälpa deltagare – oavsett deras utgångspunkt – att få praktiska, arbetsmarknadsanpassade utvecklingsfärdigheter och med självförtroende ta steget in i en karriär inom teknik.

Vad händer om jag tycker att Bootcamp är för utmanande och behöver hoppa av?

Om du tycker att Bootcamp är svårt, tveka inte att kontakta vårt supportteam. Vi är här för att hjälpa dig och kommer att göra allt vi kan för att guida dig genom de svåra delarna och se till att du fortsätter framåt med självförtroende. Tänk på att det tar tid och ansträngning att bemästra utvecklingsfärdigheter. Vem som helst kan lära sig koda, men uthållighet och en vilja att utvecklas är nyckeln till framgång.