CertNexus - Certified Artificial Intelligence Practitioner

Dieser Intensivkurs Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) ist ein gefragtes, schnell wachsendes Schulungsprogramm und eine Zertifizierung, die sich an Datenexperten richtet, die sich mit herstellerneutralem, branchenübergreifendem Wissen über Konzepte und Fähigkeiten der Künstlichen Intelligenz (KI) ausstatten möchten. Es befähigt Sie, Machine Learning-Lösungen auszuwählen, zu trainieren und zu implementieren.

Künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) sind für viele Unternehmen zu unverzichtbaren Bestandteilen ihres Instrumentariums geworden. Wenn sie effektiv eingesetzt werden, liefern diese Tools verwertbare Erkenntnisse, die wichtige Entscheidungen vorantreiben und Unternehmen in die Lage versetzen, spannende, neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Dieser Kurs zeigt Ihnen, wie Sie verschiedene Ansätze und Algorithmen anwenden, um Geschäftsprobleme mit Hilfe von KI und ML zu lösen, und dabei einen methodischen Arbeitsablauf zur Entwicklung datengesteuerter Lösungen befolgen.

Der Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) hat sich als Industriestandard für diejenigen herauskristallisiert, die ihre KI- und ML-Fähigkeiten bestätigen wollen.

Um ein effektiver Machine Learning Practitioner zu werden, benötigen Sie praktische Übungen. Die CAIP-Schulung von CertNexus deckt Konzepte der künstlichen Intelligenz ab und bietet gleichzeitig reichlich Gelegenheit, die erforderlichen Fähigkeiten eines ML-Profis zu üben.

In nur 4 Tagen werden Sie lernen, KI-Lösungen für Geschäftsprobleme zu entwickeln. Sie werden auch lernen, wie man:

• Ein gegebenes Geschäftsproblem mit Hilfe von KI und ML zu lösen.
• Daten für den Einsatz von maschinellem Lernen vorzubereiten.
• Ein maschinelles Lernmodell zu trainieren, zu bewerten und abzustimmen.
• Lineare Regressionsmodelle erstellen.
• Prognosemodelle erstellen.
• Klassifizierungsmodelle mit logistischer Regression und k -nearest neighbour erstellen.
• Clustermodelle erstellen.
• Klassifizierungs- und Regressionsmodelle unter Verwendung von Entscheidungsbäumen und Zufallswäldern erstellen.
• Erstellung von Klassifikations- und Regressionsmodellen mit Hilfe von Support-Vektor-Maschinen (SVMs).
• Künstliche neuronale Netze für Deep Learning erstellen.
• Modelle für maschinelles Lernen mithilfe automatisierter Prozesse in Betrieb nehmen.
• Wartung von Pipelines für maschinelles Lernen und Modellen, während sie in Produktion sind
.

Am Ende dieses Kurses werden Sie die CertNexus Prüfung ablegen und Ihre Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) Zertifizierung erreichen. Durch die Firebrand-Methodik "Lecture | Lab | Review" werden Sie doppelt so schnell zertifiziert wie bei herkömmlichen Schulungen und erhalten Zugang zu Kursunterlagen, lernen von zertifizierten Dozenten und trainieren in einer ablenkungsfreien Umgebung.

Zielgruppe

Dieser Kurs ist ideal für:

• Praktiker, die eine herstellerneutrale, branchenübergreifende Kompetenz im Bereich KI und mit Schwerpunkt ML nachweisen wollen, die sie in die Lage versetzt, eine KI-Lösung oder -Umgebung zu entwerfen, zu implementieren und zu übergeben.
• Diejenigen, die ihr Wissen über den Data-Science-Prozess ausbauen möchten, um KI-Systeme, insbesondere Modelle für maschinelles Lernen, auf Geschäftsprobleme anwenden zu können.
• Datenwissenschaftler, Softwareentwickler oder Unternehmensanalysten, die ihr Wissen über Algorithmen des maschinellen Lernens erweitern möchten und wissen wollen, wie sie dazu beitragen können, intelligente Produkte für die Entscheidungsfindung zu entwickeln, die einen Mehrwert für das Unternehmen darstellen.

Modul 1: Lösung von Geschäftsproblemen mit KI und ML

• Identifizieren Sie KI- und ML-Lösungen für Geschäftsprobleme
• Formulieren Sie ein Problem des maschinellen Lernens
• Ansätze für maschinelles Lernen auswählen

Modul 2: Aufbereitung der Daten

• Sammeln von Daten
• Daten umwandeln
• Engineer-Funktionen Thema D: Arbeiten mit unstrukturierten Daten

Modul 3: Trainieren, Auswerten und Abstimmen eines maschinellen Lernmodells

• Thema A: Trainieren eines maschinellen Lernmodells
• Thema B: Auswerten und Abstimmen eines maschinellen Lernmodells

Modul 4: Erstellung linearer Regressionsmodelle

• Erstellung von Regressionsmodellen mit linearer Algebra
• Erstellung von regularisierten linearen Regressionsmodellen
• Erstellung von iterativen linearen Regressionsmodellen

Modul 5: Erstellung von Prognosemodellen

• Thema A: Erstellung univariater Zeitreihenmodelle
• Thema B: Erstellung multivariater Zeitreihenmodelle

• Trainieren von binären Klassifikationsmodellen mit logistischer Regression
• Binäre Klassifizierungsmodelle mit k-Nächster Nachbar trainieren
• Trainieren von Mehrklassen-Klassifikationsmodellen
• Auswerten von Klassifikationsmodellen Thema E: Abstimmen von Klassifikationsmodellen

Modul 7: Erstellen von Clustering-Modellen

• Erstellung von k-Means-Clustering-Modellen
• Erstellen von hierarchischen Clustering-Modellen

Modul 8: Erstellung von Entscheidungsbäumen und Zufallsforsten

• Erstellen von Entscheidungsbaum-Modellen
• Erstellen von Random-Forest-Modellen

Modul 9: Erstellen von Support-Vector Machines

• Erstellung von SVM-Modellen für die Klassifikation
• Erstellen von SVM-Modellen für die Regression

Modul 10: Aufbau künstlicher neuronaler Netze

• Erstellung von mehrschichtigen Perzeptronen (MLP)
• Erstellung von Faltungsneuronalen Netzen (CNN)
• Bau rekurrenter neuronaler Netze (RNN)

Modul 11: Operationalisierung von Modellen für maschinelles Lernen

• Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen
• Automatisierung des maschinellen Lernprozesses mit MLOps
• Modelle in maschinelle Lernsysteme integrieren

Modul 12: Aufrechterhaltung des maschinellen Lernbetriebs

• Sichere Pipelines für maschinelles Lernen
• Modelle in der Produktion aufrechterhalten

Am Ende dieses Intensivkurses werden Sie die folgende Prüfung im Firebrand Trainingszentrum ablegen, abgedeckt durch Ihre Leistungsgarantie:

Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) Exam AIP-210

• Dauer: 120 Minuten
• Format: Multiple Choice/Multiple Response
• Anzahl der Fragen: 80
• Erforderliche Punktzahl: 60%

Vor der Teilnahme an diesem Intensivkurs sollten Sie folgende Voraussetzungen erfüllen:

• Mehrere Jahre Erfahrung mit Computertechnologie, einschließlich einer gewissen Begabung in der Computerprogrammierung.

• Vertraut sein mit den Konzepten, die für die Datenwissenschaft grundlegend sind, einschließlich:
  • Der gesamte Prozess der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens von Anfang bis Ende: Formulierung des Problems; Sammeln und Aufbereiten von Daten; Analysieren von Daten; Konstruieren und Vorverarbeiten von Daten; Trainieren, Abstimmen und Evaluieren eines Modells; und Fertigstellen eines Modells.
  • Statistische Konzepte wie Stichprobenziehung, Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Zufälligkeit usw.
  • Zusammenfassende Statistiken wie Mittelwert, Median, Modus, Interquartilsbereich (IQR), Standardabweichung, Schiefe usw.
  • Grafiken, Plots, Diagramme und andere Methoden der visuellen Datenanalyse.
• Können Sie Code in der Programmiersprache Python schreiben, einschließlich der Verwendung grundlegender Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft wie NumPy und Pandas.

Unser Kurspaket umfasst:

• Umfassende Schulungsmaterialien
• Praxiserfahrene Trainer, die das bewährte Lecture | Lab | Review^TM-Konzept anwenden
• Moderne Trainingseinrichtungen
• 24 Stunden Zugang zur IT-Lernumgebung
• Prüfungsgebühren*
• Prüfungen werden während des Kurses abgelegt**
• Bei Präsenzkursen: Unterkunft, Frühstück, Mittagessen, Abendessen, Snacks und Getränke
• Firebrand Leistungsgarantie gemäß unseren AGB***

Sieben Gründe, warum Sie Ihren Kurs bei Firebrand Training absolvieren sollten

• Zwei Möglichkeiten der Schulung. Wählen Sie zwischen Präsenz- und Online-Kursen.
  
  
• Schnell zertifiziert. Mit uns werden Sie in Rekordzeit geschult.
  
  
• Unser Kurspreis beinhaltet alles. Eine einmalige Kursgebühr deckt alle Kursmaterialien, Prüfungen**, Unterkunft* und Mahlzeiten* ab. Keine versteckten Extrakosten.
  
  
• Bestehen Sie beim ersten Mal oder trainieren Sie erneut kostenlos. Das ist unsere Garantie. Wir sind sicher, dass Sie Ihren Kurs beim ersten Mal bestehen werden. Wenn nicht, kommen Sie innerhalb eines Jahres wieder und zahlen nur für Unterkunft, Prüfungen und Nebenkosten.
  
  
• Sie werden mehr lernen. Ein Tag bei einem traditionellen Schulungsanbieter dauert in der Regel von 9 bis 17 Uhr, mit einer schönen langen Mittagspause. Bei Firebrand Training erhalten Sie mindestens 10 Stunden pro Tag, in denen Sie mit Ihrem Trainer lernen.
  
  
• Sie werden schneller lernen. Wahrscheinlich haben Sie einen anderen Lernstil als Ihre Mitschüler. Wir kombinieren visuelle, auditive und taktile Methoden, um den Stoff so zu vermitteln, so dass Sie schneller und leichter lernen.
  
  
• Sie werden von den Besten lernen. Seit 2010 wurden wir jedes Jahr von der Schulungsbranche zu den „Top 20 IT-Schulungsunternehmen des Jahres“ gewählt. Wir haben nicht nur viele weitere Auszeichnungen erhalten, sondern auch über 135.000 Fachleute geschult und zertifiziert.
• Nur für Schulungen vor Ort. Gilt nicht für Online-Kurse.
  ** Es gelten einige Ausnahmen. Bitte lesen Sie die Prüfungsübersicht oder sprechen Sie mit unseren Experten

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