Bespaar nu 20% op je training met onze eindejaarspromotie
Slechts 4 dagen
Klassikaal / Online Live
03-12-2024 (dinsdag)
Overzicht
Deze versnelde Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP)-cursus is een veelgevraagd, snelgroeiend trainingsprogramma en certificering, ontworpen voor datapractitioners die willen beschikken over leveranciersonafhankelijke, brancheoverschrijdende kennis van concepten en vaardigheden op het gebied van kunstmatige intelligentie (AI). Het stelt u in staat Machine Learning-oplossingen te selecteren, te trainen en te implementeren.
Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning (ML) zijn essentiële onderdelen geworden van de toolset voor veel organisaties. Als ze effectief worden gebruikt, bieden deze tools bruikbare inzichten die kritieke beslissingen stimuleren en organisaties in staat stellen spannende, nieuwe en innovatieve producten en diensten te creëren. Deze cursus laat zien hoe je verschillende benaderingen en algoritmen kunt toepassen om bedrijfsproblemen op te lossen met behulp van AI en ML, waarbij je een methodische workflow volgt voor het ontwikkelen van datagestuurde oplossingen.
De Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) is uitgegroeid tot de industriestandaard voor degenen die hun AI- en ML-vaardigheden willen bevestigen.
Om een effectieve Machine Learning Practitioner te zijn, heeft u praktijkervaring nodig. CertNexus CAIP training behandelt kunstmatige intelligentie concepten en biedt voldoende mogelijkheden om de vereiste vaardigheden van een ML professional te oefenen.
In slechts 4 dagen leert u AI-oplossingen te ontwikkelen voor bedrijfsproblemen. Je leert ook hoe je:
- Een gegeven bedrijfsprobleem op te lossen met behulp van AI en ML.
- Gegevens voorbereidt voor gebruik in machine learning.
- Een machine learning model traint, evalueert en tunet.
- Lineaire regressiemodellen bouwt.
- Voorspellingsmodellen bouwen.
- Classificatiemodellen bouwen met logistische regressie en k -nearest neighbour.
- Clustermodellen bouwen.
- Classificatie- en regressiemodellen bouwen met beslissingsbomen en random forests.
- Classificatie- en regressiemodellen bouwen met support-vector machines (SVM's).
- Bouwen van kunstmatige neurale netwerken voor deep learning.
- Modellen voor machine learning in gebruik nemen met behulp van geautomatiseerde processen.
- Machine learning-pijplijnen en -modellen onderhouden terwijl ze in productie zijn.
Aan het eind van deze cursus leg je het CertNexus examen af en behaal je je Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) certificering. Door Firebrand's Lecture | Lab | Review methodologie, word je gecertificeerd met twee keer de snelheid van de traditionele training en krijg je toegang tot courseware, leer je van gecertificeerde instructeurs, en train je in een afleidingsvrije omgeving.
Doelgroep
Deze cursus is ideaal voor:
- Practitioners die een leverancierneutrale, brancheoverschrijdende vaardighedenset binnen AI en met een focus op ML willen aantonen waarmee ze een AI-oplossing of -omgeving kunnen ontwerpen, implementeren en uit handen kunnen geven.
- Mensen die hun kennis van het datawetenschapsproces willen uitbreiden, zodat ze AI-systemen, met name machine-learningmodellen, kunnen toepassen op bedrijfsproblemen.
- Beoefenaars van datawetenschappen, softwareontwikkelaars of bedrijfsanalisten die hun kennis van algoritmen voor machine learning willen uitbreiden en willen weten hoe deze kunnen helpen bij het maken van intelligente besluitvormingsproducten die waarde toevoegen aan het bedrijf.
Inhoudsopgave
- Module 1: Solving Business Problems Using AI and ML
- Identify AI and ML Solutions for Business Problems
- Formulate a Machine Learning Problem
- Select Approaches to Machine Learning
- Module 2: Preparing Data
- Collect Data
- Transform Data
- Engineer Features Topic D: Work with Unstructured Data
- Module 3: Training, Evaluating, and Tuning a Machine Learning Model
- Topic A: Train a Machine Learning Model
- Topic B: Evaluate and Tune a Machine Learning Model
- Module 4: Building Linear Regression Models
- Build Regression Models Using Linear Algebra
- Build Regularized Linear Regression Models
- Build Iterative Linear Regression Models
- Module 5: Building Forecasting Models
- Topic A: Build Univariate Time Series Models
- Topic B: Build Multivariate Time Series Models
- Module 6: Building Classification Models Using Logistic Regression and k-Nearest Neighbor
- Train Binary Classification Models Using Logistic Regression
- Train Binary Classification Models Using k-Nearest Neighbour
- Train Multi-Class Classification Models
- Evaluate Classification Models Topic E: Tune Classification Models
- Module 7: Building Clustering Models
- Build k-Means Clustering Models
- Build Hierarchical Clustering Models
- Module 8: Building Decision Trees and Random Forests
- Build Decision Tree Models
- Build Random Forest Models
- Module 9: Building Support-Vector Machines
- Build SVM Models for Classification
- Build SVM Models for Regression
- Module 10: Building Artificial Neural Networks
- Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)
- Build Convolutional Neural Networks (CNN)
- Build Recurrent Neural Networks (RNN)
- Module 11: Operationalizing Machine Learning Models
- Deploy Machine Learning Models
- Automate the Machine Learning Process with MLOps
- Integrate Models into Machine Learning Systems
- Module 12: Maintaining Machine Learning Operations
- Secure Machine Learning Pipelines
- Maintain Models in Production
Examenproces
Aan het einde van deze versnelde cursus leg je het volgende examen af in het Firebrand Training centrum, gedekt Certificeringsgarantie:
Gecertificeerd Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) Examen AIP-210
- Duur: 120 Minuten
- Formaat: Meerkeuze/meervoudige antwoorden
- Aantal vragen: 80
- Behaalde score: 60%
Vereisten
Voordat je deze versnelde cursus volgt, moet je beschikken over:
- Enkele jaren ervaring met computertechnologie, inclusief enige aanleg voor computerprogrammering.
OF
- Bekend zijn met de concepten die ten grondslag liggen aan data science, waaronder:
- Het algemene data science en machine learning proces van eind tot eind: het formuleren van het probleem; het verzamelen en voorbereiden van gegevens; het analyseren van gegevens; engineering en pre-processing van gegevens; het trainen, tunen en evalueren van een model; en het finaliseren van een model.
- Statistische concepten zoals steekproeftrekking, hypothesetests, kansverdeling, willekeurigheid, enz.
- Samenvattende statistieken zoals gemiddelde, mediaan, modus, interkwartiel bereik (IQR), standaardafwijking, scheefheid, enz.
- Grafieken, plots, diagrammen en andere methoden voor visuele gegevensanalyse.
- Comfortabel zijn in het schrijven van code in de programmeertaal Python, inclusief het gebruik van fundamentele Python data science bibliotheken zoals NumPy en pandas.
De cursus omvat
Je versnelde cursus is inclusief:
- Accommodatie *
- Maaltijden, snacks, drankjes, thee en koffie *
- Examens op locatie **
- Examenvouchers **
- Oefenexamens **
- Certificeringsgarantie ***
- Cursusmateriaal
- Tot 12 uur klassikale training per dag
- 24 uur per dag toegang tot het lab
- Digitaal cursusmateriaal **
* Alleen voor residentiële training. Accommodatie is inbegrepen vanaf de avond voor aanvang van de cursus. Dit geldt niet voor online cursussen.
** Er gelden enkele uitzonderingen. Raadpleeg het examentraject of spreek met onze experts.
*** Slaag de eerste keer of train opnieuw gratis zo vaak als nodig is, onbeperkt voor 1 jaar. Betaal alleen voor accommodatie, examens en bijkomende kosten.
Voordelen
Zeven redenen waarom je een cursus zou moeten volgen bij Firebrand Training
- Twee opties voor training. Kies tussen klassikale of online cursussen
- U wordt snel gecertificeerd. Met ons bent u in recordtijd opgeleid.
- Onze cursus is all-inclusive. Een eenmalig bedrag dekt alle cursusmaterialen, examens**, accommodatie* en maaltijden*. Geen verborgen extra's.
- Slaag de eerste keer of train gratis opnieuw. Dit is onze garantie. We zijn ervan overtuigd dat je de eerste keer slaagt. Zo niet, kom dan binnen een jaar terug en betaal alleen voor accommodatie, examens en bijkomende kosten.
- Je leert meer. Een dag bij een traditionele trainingsaanbieder duurt over het algemeen van 9 uur 's ochtends tot 5 uur 's middags, met een lekker lange lunchpauze. Met Firebrand Training krijg je minstens 12 uur per dag leertijd van hoge kwaliteit, met je instructeur.
- Je leert sneller. De kans is groot dat je een andere leerstijl hebt dan de mensen om je heen. We combineren visuele, auditieve en tastbare stijlen om de stof op een manier te geven die ervoor zorgt dat je sneller en gemakkelijker leert.
- Je studeert met de besten. Sinds 2010 zijn we elk jaar opgenomen in de "Top 20 IT Training Companies of the Year" van de Training Industry. Naast het winnen van nog veel meer prijzen, hebben we meer dan 135.000 professionals getraind en gecertificeerd.
*Alleen voor residentiële trainingen. Geldt niet voor online cursussen
** Enkele uitzonderingen zijn van toepassing. Raadpleeg het Examentraject of spreek met onze experts.
Denk je dat je klaar bent voor de cursus? Doe een GRATIS oefentest om je kennis te testen!