Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner (CAIP)
Durchgeführt von ETC
Beschreibung
Der Kurs "Certified Artificial Intelligence AI Practitioner CAIP" ist eine umfassende Schulung, die sich mit den neuesten Technologien im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) beschäftigt. In der heutigen digitalen Welt sind KI und ML unverzichtbare Werkzeuge für zahlreiche Organisationen. Wenn sie effektiv eingesetzt werden, liefern diese Technologien wertvolle Einblicke, die entscheidende Entscheidungen vorantreiben und es Unternehmen ermöglichen, innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. In diesem Kurs lernst Du, verschiedene Ansätze und Algorithmen anzuwenden, um Geschäftsprobleme mithilfe von KI und ML zu lösen. Dabei folgt der Kurs einem methodischen Workflow zur Entwicklung datengestützter Lösungen. Die Kursziele sind klar definiert: Du wirst lernen, KI-Lösungen für konkrete Geschäftsprobleme zu entwickeln. Dazu gehört die Vorbereitung von Daten für den Einsatz im maschinellen Lernen, das Training, die Bewertung und Feinabstimmung von ML-Modellen sowie der Aufbau von linearen Regressionsmodellen, Prognosemodellen und Klassifikationsmodellen. Darüber hinaus wirst Du lernen, Clusteranalysen durchzuführen und künstliche neuronale Netze für Deep Learning zu erstellen. Ein weiterer wichtiger Bestandteil des Kurses ist die Operationalisierung von ML-Modellen, einschließlich der Automatisierung von Prozessen und der Wartung von ML-Pipelines und -Modellen im Produktionsumfeld. Dieser Kurs richtet sich an eine Vielzahl von Fachleuten, die ihre Kenntnisse im Bereich Datenwissenschaft erweitern möchten. Dazu gehören Datenwissenschaftler, Softwareentwickler und Business Analysten, die sich mit den Algorithmen des maschinellen Lernens vertraut machen und deren Anwendung in intelligenten Entscheidungsprozessen verstehen möchten. Ein typischer Teilnehmer hat bereits mehrere Jahre Erfahrung in der Computertechnologie und ein gewisses Verständnis für Programmierung. Der Kurs bereitet die Teilnehmer auch auf die Zertifizierungsprüfung "CertNexus Certified Artificial Intelligence AI Practitioner Exam AIP-210" vor. Um erfolgreich an diesem Kurs teilzunehmen, solltest Du mit den grundlegenden Konzepten der Datenwissenschaft vertraut sein. Dazu gehören der gesamte Prozess des maschinellen Lernens, statistische Konzepte wie Stichproben und Wahrscheinlichkeitsverteilungen sowie grundlegende Statistik. Kenntnisse in der Programmiersprache Python und den grundlegenden Datenwissenschaftsbibliotheken wie NumPy und pandas sind ebenfalls erforderlich. Die Kursinhalte sind in verschiedene Lektionen unterteilt, die sich mit der Identifizierung von KI- und ML-Lösungen für Geschäftsprobleme, der Datenvorbereitung, dem Training und der Evaluierung von Modellen sowie dem Aufbau verschiedener Modelltypen befassen. Am Ende des Kurses wirst Du in der Lage sein, ML-Modelle zu operationalisieren und in bestehende Systeme zu integrieren, was Dir einen entscheidenden Vorteil in der schnelllebigen Welt der Technologie verschafft.
Tags
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Kurs Details
Dieser Kurs richtet sich an Datenwissenschaftler, Softwareentwickler und Business Analysten, die ihre Kenntnisse im Bereich Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen vertiefen möchten. Teilnehmer sollten bereits über grundlegende Programmierkenntnisse und Erfahrung in der Datenwissenschaft verfügen.
Der Kurs behandelt die Anwendung von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen zur Lösung von Geschäftsproblemen. Künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Fähigkeit von Maschinen, menschenähnliche Intelligenzleistungen zu erbringen, während maschinelles Lernen ein Teilbereich der KI ist, der es Maschinen ermöglicht, aus Daten zu lernen und ihre Leistung im Laufe der Zeit zu verbessern, ohne explizit programmiert zu werden.
- Was sind die Hauptziele des Kurses?
- Welche Datenvorbereitungsprozesse sind notwendig für das maschinelle Lernen?
- Wie funktioniert ein Entscheidungsbaum?
- Was sind die Unterschiede zwischen klassischer Regression und regularisierter Regression?
- Erkläre, was ein Support Vector Machine ist und wie er funktioniert.
- Was sind die Schritte zur Operationalisierung eines ML-Modells?
- Wie kann man ein neuronales Netzwerk aufbauen?
- Welche Rolle spielt die Datenvisualisierung in der Datenwissenschaft?
- Was sind die wichtigsten statistischen Konzepte, die für den Kurs relevant sind?
- Wie kann man ML-Modelle in bestehende Systeme integrieren?
