Microsoft Artificial Intelligence AI Engineer – Bootcamp – Ett unikt utbildningsprogram!

Microsoft Artificial Intelligence AI Engineer – Bootcamp – Ett unikt utbildningsprogram!

Ai Learning & Certification Path – Nyligen uppdaterad version 2025!

• 6-månaders bootcamp-program (e-learning + live onlinekurser varje helg!)
• Fråga oss om nästa kursstart!
• Bli en mästare på AI: från grundläggane till avancerade agentiska applikationer med Microsoft.
• Tillämpa djupinlärning, generativ AI och agentisk AI med TensorFlow, AutoGen och Copilot Studio.
• Grundlig förberedelse för AI-900-examen

Microsoft AI Engineer Program erbjuder en omfattande läroplan som är utformad för att bygga upp omfattande AI-expertis. Den täcker viktiga områden som Python-programmering, tillämpad data science, maskininlärning och djupinlärning, samtidigt som den erbjuder fokuserade spår inom naturlig språkbehandling, generativ AI och Microsoft Copilot.

Deltagarna tillämpar sina kunskaper genom praktiska projekt och en slutuppgift som visar deras förmåga att hantera verkliga affärsutmaningar. Programmet innehåller också målinriktad förberedelse för Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900)-examen, tillsammans med utbildning i Copilot-utveckling och avancerade generativa AI-tekniker med hjälp av verktyg som PyTorch och TensorFlow.

Deltagarna kan vidareutveckla sina färdigheter genom valfria kurser i spännande ämnen som ChatGPT, transformers och prompt engineering, vilket ger dem en solid Foundation för en framtidsinriktad karriär inom AI. Programmet leds av erfarna Microsoft-instruktörer och säkerställer att deltagarna får värdefull branschinsikt och är redo att ta på sig inflytelserika roller inom AI och maskininlärning.

Key features

• Kurs och material på engelska
• Nybörjare till avancerad nivå
• 6-månaders bootcamp-program med fast schema (fråga oss om nästa start!)
• 185 timmars liveundervisning online varje helg med Microsoft-experter
• 30 timmars e-lärningsmaterial
• Masterclass om agentiska AI-lösningar med Copilot Studio och AutoGen
• Studietid: cirka 250–300 timmar
• 1 års tillgång till lärplattformen och inspelade lektioner
• Microsoft Learn-märke och intyg om avslutad Microsoft-kurs ingår
• 25+ projekt och ett slutprojekt för praktisk tillämpning
• Förberedelse för AI-900-examen (examen inkluderad)

En engagerande lärandeprocess

• Interaktion mellan klasskamrater: Upplev en samarbetsinriktad klassrumsmiljö genom att komma i kontakt med klasskamrater och interagera med mentorer i realtid via Slack.
• Flexibelt lärande: Har du missat en lektion? Håll dig uppdaterad med tillgång till lektionsinspelningar och fortsätt lära dig tillsammans med dina klasskamrater.
• Mentorsessioner: Få experthjälp med problemlösning, projektstöd och fördjupat lärande genom mentorsledda sessioner.
• Dedikerat lärandestöd: Dra nytta av en gruppledare som hjälper dig med frågor och säkerställer stadiga framsteg under hela din lärandeprocess.

Lärandemål

• Data science med Python: Bygg upp grundläggande Python-kunskaper för dataanalys med moderna verktyg och tekniker för att upptäcka användbara insikter.
• Maskininlärning: Få kunskap om viktiga ML-begrepp som modellutveckling, optimering och praktiska tillämpningar genom praktiska projekt.
• Djupinlärning: Bemästra neurala nätverk, spridningstekniker, hyperparameterjustering och modelltolkningsfärdigheter med praktisk erfarenhet av PyTorch.
• Förberedelse för AI-900-examen: Förvärva fördjupad kunskap om Microsoft Azure AI-tjänster och molnbaserade AI-lösningar för att förbereda dig för Azure AI Fundamentals (AI-900)-certifieringen.
• Copilot-utveckling: Lär dig att designa och förbättra Microsoft Copilot-lösningar med hjälp av RAG-baserade arkitekturer, promptflöden och prestandautvärdering i Copilot Studio.
• Low-code- och open source-verktyg: Utforska low-code-plattformar som Copilot Studio och open source-ramverk som AutoGen för att skapa intelligenta AI-drivna arbetsflöden.
• Naturlig språkbehandling (NLP): Utveckla expertis inom NLP-algoritmer, textanalys och branschapplikationer av språkteknik.
• Generativ AI: Förstå avancerade GenAI-tekniker – inklusive transformers, uppmärksamhetsmekanismer, GPT och BERT – för att bygga nästa generations AI-applikationer.
• Slutprojekt: Tillämpa AI- och ML-kunskaper på ett verkligt problem och visa din expertis och beredskap för arbetsgivare.
• Branschinriktade masterclasses: Delta i sessioner ledda av experter på Agentic AI och avancerade verktyg som Copilot Studio och AutoGen.

Målgrupp

• Nybörjare med intresse för artificiell intelligens som vill komma in i teknikbranschen
• Programvaru-utvecklare och ingenjörer som vill förbättra sina kunskaper inom AI och maskininlärning
• Dataanalytiker eller data science som vill fördjupa sina kunskaper inom AI
• Studenter och akademiker inom datavetenskap, IT eller relaterade områden
• Tekniker från andra områden (t.ex. DevOps, QA eller affärsintelligens) som planerar att byta till AI-roller
• Yrkesverksamma med icke-teknisk bakgrund (t.ex. 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

• Du måste vara 18 år eller äldre och ha en gymnasieexamen (eller motsvarande).
• Minst två års yrkeserfarenhet rekommenderas men är inte ett krav.
• Grundläggande kunskaper i programmering och matematik är en förutsättning.

Bootcamp-kursplan

1. Python för AI
2. Tillämpad data science med Python
3. Maskininlärning med Python
4. Specialisering inom djupinlärning
5. Grunderna i Microsoft Azure AI AI 900
6. Grunderna i Microsoft Copilot
7. Gen AI-kunskap
8. AI-ingenjör slutprojekt

Valfria kurser:

• Naturlig språkbehandling (NLP)
• Avancerad generativ AI
• Masterclass i agentbaserade AI-lösningar med Copilot Studio och AutoGen

1. Python för AI

Denna kurs ger en solid Foundation i Python-programmering och lär ut de grundläggande färdigheter som behövs för din inlärningsresa. Du lär dig hur du använder Python för att implementera AI-algoritmer, utföra dataanalys och utveckla intelligenta system på ett effektivt sätt.

Lärandemål:

• Installera Python med självförtroende, förstå dess syntax och arbeta med grundläggande programmeringskonstruktioner.
• Arbeta med Python-datatyper, operatorer, villkorssatser och loopar.
• Skapa och använd Python-funktioner för modulär kodning.
• Tillämpa principerna för objektorienterad programmering (OOP) i Python.
• Förstå och implementera trådning och multitrådning i Python-program.

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till Python-programmering
• Python-datatyper och operatorer
• Villkorssatser och loopar
• Python-funktioner
• Grundläggande funktioner i Python-programmering
• Objektorienterad programmering med Python

2. Tillämpad data science med Python

Denna kurs introducerar grundläggande begrepp inom data science, inklusive dataförberedelse, modellbyggnad och utvärdering. Du kommer att stärka dina Python-kunskaper genom ämnen som strängar, listor och Lambda-funktioner, samtidigt som du fördjupar dig i NumPy, linjär algebra och statistiska principer som central tendens, spridning, skevhet, kovarians och korrelation. Du kommer också att utforska hypotesprövningsmetoder (Z-tester, T-tester, ANOVA), öva avancerad datamanipulation med Pandas och förbättra dina analytiska färdigheter med praktiska visualiseringstekniker.

Lärandemål:

• Få en gedigen förståelse för data science-livscykeln och dess kärnelement.
• Utveckla dina kunskaper om Python och dess data science-bibliotek.
• Använd NumPy och Pandas effektivt för datamanipulation och analys.
• Skapa övertygande och insiktsfulla visualiseringar med Matplotlib, Seaborn, Plotly och Bokeh.
• Lär dig datahantering och förbehandlingstekniker för att förbereda datamängder för analys.

Ämnen som behandlas:

• Introduktion till data science
• Grunderna i Python-programmering
• Grunderna i NumPy
• Linjär algebra för data science
• Grunderna i statistik
• Sannolikhetsfördelningar
• Avancerad statistik
• Arbeta med Pandas
• Dataanalysmetoder
• Datahanteringsmetoder
• Verktyg för datavisualisering
• Tillämpa statistik från början till slut i Python

3. Maskininlärning med Python

Lär dig de grundläggande begreppen inom maskininlärning och utforska olika typer och tillämpningar. Kursen guidar dig genom hela ML-processen, med starkt fokus på övervakad inlärning med hjälp av regressions- och klassificeringsmodeller. Du kommer också att fördjupa dig i oövervakad inlärning, klustermetoder och ensemblestekniker. Dessutom kommer du att arbeta med ramverk som TensorFlow och Keras och få praktisk erfarenhet av att använda PyTorch för att bygga ett rekommendationssystem.

Lärandemål

• Förstå de huvudsakliga kategorierna av maskininlärning och deras unika egenskaper.
• Utforska arbetsflödet för maskininlärning och rollen som MLOps.
• Tillämpa övervakade inlärningstekniker på verkliga problem.
• Känna igen och hantera överanpassning och underanpassning i modeller.
• Implementera olika regressionsmodeller och utvärdera deras praktiska användningsfall.
• Få kunskap om ensemblestekniker som bagging, boosting och stacking.

Ämnen

• Foundation i maskininlärning
• Övervakade inlärningsmetoder
• Regressionsmodeller och deras tillämpningar
• Klassificeringsmodeller och användningsfall
• Oövervakade inlärningsmetoder
• Ensembleinlärningsstrategier
• Bygga rekommendationssystem

4. Specialisering i djupinlärning

Denna kurs utforskar Foundation och verkliga tillämpningar av djupinlärning, med tonvikt på hur det skiljer sig från traditionell maskininlärning. Du kommer att studera kärnbegrepp som neurala nätverk, framåt- och bakåtpropagering, hyperparameterjustering och modellinterpretabilitet. Kursplanen omfattar även avancerade ämnen, inklusive TensorFlow 2, Keras, konvolutionella neurala nätverk (CNN), transferinlärning, objektdetektering, återkommande neurala nätverk (RNN), autoencoders, transformatormodeller för NLP och praktisk implementering med PyTorch.

Lärandemål

• Skillnaden mellan djupinlärning och maskininlärning.
• Utforska praktiska användningsfall för djupinlärning i olika branscher.
• Tillämpa framåt- och bakåtpropagering i djupa neurala nätverk.
• Utför hyperparameterjustering och förbättra modellernas tolkningsbarhet.
• Implementera regulariseringstekniker som dropout och tidigt avbrott.
• Få praktisk expertis med CNN för visionsbaserade uppgifter som objektdetektering.

Ämnen

• Introduktion till djupinlärning
• Artificiella neurala nätverk (ANN)
• Djupa neurala nätverk (DNN)
• TensorFlow-ramverk
• Modelloptimering och prestandajustering
• Konvolutionsneurala nätverk (CNN)
• Metoder för överföringsinlärning
• Objektdetekteringstekniker
• Återkommande neurala nätverk (RNN)
• Transformermodeller för NLP
• Introduktion till autoencoders
• Grunderna i PyTorch

5. Microsoft Azure AI Fundamentals AI 900

Denna modul är utformad för att hjälpa dig att förbereda dig för examen Microsoft Azure AI Fundamentals (AI-900). Du kommer att utforska de grundläggande begreppen, fördelarna och nyckelkomponenterna i Azure-molntjänster med fokus på AI-drivna applikationer. Utbildningen täcker också viktiga områden som kostnadshantering, styrning och efterlevnad, så att du är redo att arbeta effektivt i Azure-ekosystemet.

Lärandemål

• Förstå de viktigaste begreppen och tjänsterna i Azure-molnplattformen.
• Lär dig hur du hanterar kostnader, tillämpar styrningsrutiner och upprätthåller efterlevnad.
• Bygg en stark grund i moln- och AI-grunder för att förbereda dig för AI-900-certifieringen med självförtroende.

Ämnen

• Översikt över Azure-molntjänster
• Kostnadshantering och styrning i Azure
• Säkerhet och efterlevnad i Azure-molnet

6. Microsoft Copilot Foundation

Denna modul ger en introduktion till Microsoft Copilot och dess viktigaste funktioner. Du lär dig hur du utformar och hanterar copilots med hjälp av Copilot Studio-gränssnittet, publicerar bots och utvärderar deras prestanda. Kursen utforskar också hur man utvecklar RAG-baserade Copilot-lösningar, tillämpar grundläggande språkmodelltekniker och använder promptflöde för att förbättra Copilots utveckling och funktionalitet.

Lärandemål

• Skapa och hantera copilots med Microsoft Copilot Studio
• Bygg RAG-aktiverade copilots och tillämpa modellgrundläggande tekniker
• Utveckla färdigheter i promptflöde för att optimera Copilot-funktionerna.

Ämnen

• Arbeta med Microsoft Copilot Studio-gränssnittet
• Publicera bots och övervaka deras prestanda
• Designa RAG-baserade Copilot-lösningar
• Tillämpa promptflöde och grundläggande begrepp i Copilot-utveckling

7. Kompetens inom generativ AI

Utveckla en solid Foundation i generativ AI och maskininlärning (ML) genom att förstå grundläggande begrepp, viktiga algoritmer och praktiska användningsfall. Få kunskap om tekniker för djupinlärning, stora språkmodeller (LLM) och AI-drivna verktyg, vilket ger dig färdigheter att utforma och tillämpa AI-lösningar i verkligheten.

Lärandemål

• Lär dig skilja mellan AI, maskininlärning, djupinlärning och generativ AI, samt förstå relationerna mellan dem.
• Identifiera skillnaderna och de praktiska tillämpningarna av övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning.
• Studera generativa AI-tekniker, inklusive neurala nätverk, GAN och transformatorer.
• Lär dig hur stora språkmodeller (LLM) driver intelligenta assistenter och chatbots.
• Utforska populära AI-modeller som ChatGPT, Gemini, Claude och Falcon.
• Förstå bildgenereringsmetoder som GAN, diffusionsmodeller och VAE.
• Få praktisk erfarenhet av kreativa AI-verktyg som DALL·E 2, Stable Diffusion och MidJourney.
• Arbeta med plattformar för videogenerering som Runway ML, Synthesia och Gen-2 by Runway.
• Upptäck vilken roll öppna ekosystem som Hugging Face spelar för att driva AI-innovation.
• Lär dig hur AI-marknadsplatser spårar nya verktyg och utforska marknadsplatser för promptar som PromptBase.
• Bygg upp starka färdigheter inom prompt engineering för chatbots och AI-driven sökning.
• Experimentera med OpenAI Playground och justera parametrar som temperatur och sampling för skräddarsydda resultat.

Ämnen som behandlas:

• Grunderna i maskininlärning och generativ AI
• Kategorier av maskininlärning: övervakad, oövervakad och förstärkt inlärning
• Generativa AI-tekniker: neurala nätverk, GAN och transformatorer (t.ex. GPT-modeller)
• Stora språkmodeller (LLM) och chatbots (t.ex. ChatGPT, Gemini, Claude, Falcon)
• Metoder för bildgenerering: GAN, diffusionsmodeller, VAE med praktiska övningar med DALL·E 2, Stable Diffusion och MidJourney
• Metoder för videogenerering: GAN, diffusionsmodeller, transformers med verktyg som Runway ML, Synthesia och Gen-2 från Runway
• Utforska det öppna AI-ekosystemet: Hugging Face och AI-marknadsplatser
• Prompt Engineering för utveckling av chatbots och AI-drivna interaktioner

8. Kom igång med avancerad AI med hjälp av transformers

Slutprojektet är programmets sista milstolpe, där du får möjlighet att sammanfatta alla färdigheter och kunskaper du har förvärvat. Du kommer att tillämpa AI- och maskininlärningstekniker för att ta itu med verkliga, branschspecifika utmaningar. Detta praktiska projekt visar inte bara din expertis, utan ger dig också en portföljvärdig showcase där du kan visa upp dina färdigheter för potentiella arbetsgivare.

Lärandemål

• Använd AI- och ML-tekniker för att hantera praktiska branschproblem.
• Få praktisk erfarenhet genom att skapa AI-drivna lösningar.
• Visa dina färdigheter med ett omfattande slutprojekt.

Ämnen

• Lös branschrelevanta AI-utmaningar
• Designa och implementera kompletta AI/ML-lösningar
• Presentera projekt och bygg en professionell portfölj.

Valfritt

• Naturlig språkbehandling (NLP)

Denna masterclass täcker agentiska AI-lösningar med låg kodning med verktyg som Copilot Studio och AutoGen, vilket möjliggör snabb implementering av arbetsflöden. Du kommer att utforska naturlig språkförståelse, generering, taligenkänning, text-till-tal och röstassistenter. Efter avslutad kurs har du den kunskap som krävs för att designa avancerade NLP- och talbaserade applikationer.

Denna kurs i generativ AI ger en fördjupad studie av avancerade AI-funktioner, med tonvikt på modeller som VAE, GAN, LLM och Transformers. Du kommer att utforska uppmärksamhetsmekanismer, LangChain-arbetsflöden och avancerad prompt engineering, samtidigt som du får färdigheter för att designa, bygga och optimera verkliga applikationer som drivs av generativ AI.

• Avancerad generativ AI

Denna kurs i generativ AI ger en omfattande översikt över moderna AI-innovationer, inklusive VAE, GAN, LLM och Transformer-arkitekturer. Deltagarna utforskar uppmärksamhetsmekanismer, LangChain-arbetsflödesdesign och avancerad prompt engineering samtidigt som de får färdigheter för att designa, bygga och optimera generativa AI-applikationer.

• Masterclass i agentbaserade AI-lösningar med Copilot Studio och AutoGen

Denna masterclass erbjuder livesessioner om agentbaserade lösningar med low code, med hjälp av verktyg som Copilot Studio och öppen källkodsramverk som AutoGen, och visar hur dessa plattformar accelererar AI-utvecklingen och effektiviserar implementeringen av intelligenta arbetsflöden.

Branschprojekt:

• Projekt 1: MLB Digital Platform Enhancement: Utveckla backend-moduler för att hantera statistik, scheman och bokningar samtidigt som du lägger till multitrådad rapportering för snabbare prestanda.
• Projekt 2: EdTech-backend-system: Bygg backend-funktioner för hantering av studentdata och kurser, förbättring av användarupplevelsen och stöd för UI-uppgraderingar.
• Projekt 3: Analys av försäljningsstrategi: Undersök försäljningsdata på delstatsnivå för att identifiera högpresterande regioner och rekommendera strategier för underpresterande områden.
• Projekt 4: Marknadsföringsstrategier med EDA: Utför explorativ dataanalys och hypotesprövning för att upptäcka drivkrafter för kundförvärv och förfina marknadsföringsplaner.
• Projekt 5: Förutsägelse av personalomsättning: Bygg en ML-modell för att förutsäga personalomsättning genom att analysera anställningstid, tillfredsställelse och arbetsmönster för att få insikter om personalbehållning.
• Projekt 6: Låtklassificering med klusteranalys: Använd klustertekniker för att skapa personliga spellistor och öka användarengagemanget genom bättre rekommendationer.
• Projekt 7: Analys av hypotekslånedata: Bygg en djupinlärningsmodell för att förutsäga lånefallissemang med hjälp av historiska, obalanserade dataset, vilket förbättrar lånesäkerheten.
• Projekt 8: Analys av Lending Clubs låneuppgifter: Utveckla en prediktiv modell med hjälp av Lending Clubs låneuppgifter från 2007–2015 för att bedöma risken för betalningsförsummelser och åtgärda obalans mellan klasser.
• Projekt 9: ChatGPT-baserad berättande: Skapa ett interaktivt berättarverktyg med ChatGPT som möjliggör kollaborativt berättande utan kodning för att förbättra kreativt skrivande.
• Projekt 10: Virtuell projektledningskonsult: Utforma ChatGPT-prompter för att ge projektledningsstöd inom planering, riskbedömning och teamsamarbete.
• Projekt 11: AI-driven HR-assistent för Nestlé: Bygg en HR-assistent med OpenAI GPT och Gradio för att extrahera svar från policy-PDF-filer och effektivisera medarbetarsupporten.
• Projekt 12: AI-driven design: Använd DALL·E och Gradio UI för att omvandla textprompter till kreativa designer och lyfta fram AI:s roll i digital marknadsföring.

Vanliga frågor

Hur är Bootcamp uppbyggt?

Programmet är en intensiv online-bootcamp med fasta lektioner och schema varje helg (eftermiddagar och kvällar) baserat på en inlärningsväg från nybörjare till avancerad nivå.

Dessa lärandevägar består av olika kurser och ämnen relaterade till specifika färdigheter för en roll eller ett jobb. Du får tillgång till vårt Learning Management System, som hjälper dig att navigera i alla framtida scheman och kursmaterial. Utöver detta finns det ytterligare e-learningkurser som du kan genomföra i din egen takt. Det finns alltid någon tillgänglig som kan hjälpa och stödja dig om du har frågor om de färdigheter du lär dig.

Hur lång tid tar det att genomföra Bootcamp?

Tack vare kombinationen av e-learning och bootcamp med live-lektioner online tar programmet normalt 6 månader (5–10 timmar/vecka). En ny klass startar varannan eller var tredje månad. Kontakta oss för mer information.

När kan jag gå Bootcamp-kurserna online?

Live-lektionerna hålls endast på helger. Om du missar en session kan du alltid ta igen den genom att titta på inspelningarna, och du kommer att markeras som närvarande. Så du missar aldrig något innehåll.

När kan jag låsa upp mitt mastercertifikat?

När du har slutfört minst 85 % av kursmaterialet kan du låsa upp ditt certifikat. Detta gäller alla masterprogram/bootcamps. Ett av kriterierna för att erhålla mastercertifikatet är att delta i livekurserna. Undantag kan dock göras om du inte kan delta live, men du måste fortfarande titta på inspelningarna. Läs mer om din specifika kurs eller mejla oss för mer information.

Vad är Microsoft AI Engineer-programmet?

Microsoft AI Engineer-certifieringen är utformad för att ge yrkesverksamma de färdigheter de behöver för att bygga omfattande AI-lösningar med Microsoft Azure. Programmet täcker viktiga områden som Python-programmering, maskininlärning, djupinlärning, naturlig språkbehandling (NLP) och generativ AI. Deltagarna får praktisk erfarenhet av verktyg som Azure OpenAI och Copilot, samtidigt som de arbetar med verkliga projekt för att förbättra sin praktiska expertis.

Vilken certifiering får jag efter att ha slutfört programmet?

När du har slutfört Microsoft AI Engineer-certifieringen får du ett officiellt certifikat från Microsoft. Du får också individuella certifikat för varje slutförd modul tillsammans med ett Microsoft Learn-märke. Dessa meriter stärker ditt CV och validerar din expertis som certifierad AI-ingenjör, vilket hjälper dig att sticka ut för arbetsgivare inom AI- och tekniksektorn.

Vilka verktyg och plattformar kommer jag att lära mig att använda?

I AI Engineer-programmet arbetar du direkt med viktiga verktyg och plattformar som används av AI-proffs. Dessa inkluderar Python, TensorFlow, PyTorch och Azure OpenAI för modellutveckling och distribution. Du kommer också att utforska generativa AI-tekniker som ChatGPT, DALL·E och andra avancerade Microsoft AI-lösningar, vilket ger dig möjlighet att ta itu med verkliga projekt inom en rad olika branscher.

Hur skiljer sig detta program från andra AI-kurser?

Denna AI Engineer-certifiering har skapats i samarbete med Microsoft, ett av världens ledande teknikföretag. Den kombinerar live-sessioner ledda av experter med projektbaserat lärande med hjälp av verktyg som Azure OpenAI, ChatGPT och TensorFlow. Med sitt starka fokus på praktiska färdigheter, branschrelevans och karriärförberedelse är programmet ett idealiskt val för dig som vill göra karriär inom artificiell intelligens.