AI+ Engineer™ - eLearning (examen inbegrepen)
448,00 EUR
- 40 hours
De AI+ Engineer certificering is op maat gemaakt voor Software Engineers en biedt een gestructureerd traject van AI-basisprincipes tot geavanceerde toepassingen. Het programma begint met de fundamenten van AI en gaat verder met AI-architectuur, neurale netwerken, LLM's, generatieve AI, NLP en Transfer Learning met gebruik van Hugging Face. Deelnemers zullen ook vaardigheden opdoen in het ontwerpen van geavanceerde GUI's voor AI-oplossingen en inzicht krijgen in AI-communicatie en -implementatiepijplijnen door praktische, hands-on oefeningen.
Belangrijkste kenmerken
Taal
Cursus en materiaal in het Engels
Niveau
Gevorderd niveau (Categorie: AI+ Technisch)
1 jaar platformtoegang
en Virtueel Praktijklab inbegrepen
40 uur aan videomateriaal & multimedia
Aanbeveling van 50 uur studietijd
Materiaal
Video, PDF-materiaal, audio-eBook, podcasts, quizzen en beoordelingen.
Examen
Online Proctor Exam met één gratis herkansing
Certificaat
Certificaat van voltooiing inbegrepen. Geldig voor 1 jaar
Gereedschappen die je zult beheersen
TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers
Over de cursus
Innoveer Engineering: Benut AI-gedreven Slimme Oplossingen
- Uitgebreide AI Stack: Verken AI-architecturen, LLM's, NLP en neurale netwerken
- Praktische Hulpmiddelen: Werken met Transfer Learning via Hugging Face en GUI-ontwikkeling
- Implementatievaardigheden: Functionele AI-systemen creëren en communicatiepijplijnen beheren
- Praktische Expertise: Ontwikkel het vermogen om schaalbare, innovatieve AI-oplossingen te ontwerpen
Ethische overwegingen in AI worden benadrukt, zodat leerlingen het belang van eerlijkheid, transparantie en verantwoordelijkheid in AI-systemen begrijpen. Praktijkvoorbeelden en oefeningen helpen bij het identificeren en verminderen van vooroordelen, wat de ethische implementatie van AI verbetert. Deze certificering voorziet ingenieurs van de kennis en vaardigheden om praktische AI-uitdagingen op te lossen, verantwoord te innoveren en leiderschapsrollen op zich te nemen in het snel veranderende AI-landschap.
Waarom Deze Certificering Belangrijk Is
Verwerf expertise in het ontwerpen, implementeren en optimaliseren van geavanceerde AI-systemen voor praktische toepassingen.
Leerresultaten
Aan het einde van deze cursus zult u in staat zijn om:
AI GUI-ontwikkeling
Ontwerp intuïtieve, gebruiksvriendelijke interfaces voor AI-toepassingen, waarbij gebruiksgemaktests en integratiemethoden worden opgenomen.
AI-implementatie & Communicatie
Leer AI-systemen te ontwikkelen, beheer deployment pipelines en communiceer effectief hun waarde naar belanghebbenden
AI-probleemoplossing
Pas AI-technieken toe om echte wereldproblemen aan te pakken, analyseer resultaten en verbeter probleemoplossende benaderingen.
AI Projectmanagement
Verwerf vaardigheden om te plannen, middelen toe te wijzen, belanghebbenden te beheren en AI-gerichte projecten succesvol op te leveren.
Cursustijdlijn
Fundamenten van Kunstmatige Intelligentie
Les 1
- 1.1 Inleiding tot AI
- 1.2 Kernconcepten en technieken in AI
- 1.3 Ethische overwegingen
Introductie tot AI-architectuur
Les 2
- 2.1 Overzicht van AI en de verschillende toepassingen
- 2.2 Inleiding tot AI-architectuur
- 2.3 Het begrijpen van de AI-ontwikkelingscyclus
- 2.4 Praktijk: Het opzetten van een basis AI-omgeving
Fundamenten van neurale netwerken
Les 3
- 3.1 Basisprincipes van neurale netwerken
- 3.2 Activeringsfuncties en hun rol
- 3.3 Backpropagatie en optimalisatiealgoritmen
- 3.4 Praktijk: Het bouwen van een eenvoudig neuraal netwerk met behulp van een deep learning framework
Toepassingen van neurale netwerken
Les 4
- 4.1 Introductie tot neurale netwerken in beeldverwerking
- 4.2 Neurale netwerken voor sequentiële gegevens
- 4.3 Praktische Implementatie van Neurale Netwerken
Betekenis van grote taalmodellen (LLM)
Les 5
- 5.1 Het verkennen van grote taalmodellen
- 5.2 Populaire grote taalmodellen
- 5.3 Praktische Fijnafstemming van Taalmodellen
- 5.4 Praktijkgericht: Praktische Fijnafstelling voor Tekstclassificatie
Toepassing van generatieve AI
Les 6
- 6.1 Introductie tot Generatieve Adversarial Netwerken (GAN's)
- 6.2 Toepassingen van Variational Autoencoders (VAEs)
- 6.3 Realistische gegevens genereren met generatieve modellen
- 6.4 Praktijk: Implementatie van generatieve modellen voor beeldsynthese
Natuurlijke Taalverwerking
Les 7
- 7.1 NLP in realistische scenario's
- 7.2 Aandachtsmechanismen en praktisch gebruik van Transformers
- 7.3 Diepgaand begrip van BERT voor praktische NLP-taken
- 7.4 Praktijkgericht: Bouwen van praktische NLP-pijpleidingen met vooraf getrainde modellen
Transfer Learning met Hugging Face
Les 8
- 8.1 Overzicht van Transfer Learning in AI
- 8.2 Strategieën en technieken voor transferleren
- 8.3 Praktijk: Implementatie van Transfer Learning met Hugging Face-modellen voor verschillende taken
Geavanceerde GUI's ontwerpen voor AI-oplossingen
Les 9
- 9.1 Overzicht van op GUI gebaseerde AI-toepassingen
- 9.2 Webgebaseerd Framework
- 9.3 Desktopapplicatie Framework
AI-communicatie en implementatiepijplijn
Les 10
- 10.1 Effectief communiceren van AI-resultaten aan niet-technische belanghebbenden
- 10.2 Een deployment pipeline bouwen voor AI-modellen
- 10.3 Prototypes ontwikkelen op basis van klantvereisten
- 10.4 Praktijkles: Implementatie
AI-agenten voor techniek
Optionele Module
- 1. Het begrijpen van AI-agenten
- 2. Casestudies
- 3. Praktijkervaring met AI-agents
Wie zou zich moeten inschrijven voor dit programma?
AI & Software Engineers: Beheers AI-technieken en geavanceerd systeemontwerp.
Liefhebbers van machine learning: Pas diep leren, NLP en neurale netwerken toe.
Datawetenschappers: Bouw en implementeer schaalbare AI-oplossingen.
IT-specialisten & systeemarchitecten: Integreer AI om infrastructuur te optimaliseren.
Industriële Groei
Aandrijven van AI-gestuurde engineering van de volgende generatie
- Tegen 2027 zal 80% van de ingenieurs bijscholing nodig hebben om zich aan te passen aan generatieve AI (GenAI) technologieën (Gartner).
- Snelle AI-adoptie in verschillende sectoren stimuleert de vraag naar professionals met geavanceerde AI-expertise.
- Organisaties zijn op zoek naar AI+ Engineers om innovatieve oplossingen te ontwikkelen voor AI-gestuurde automatisering en besluitvorming.
- De wereldwijde behoefte aan AI-engineeringvaardigheden neemt toe, wat lucratieve kansen creëert voor experts in AI-systeemontwerp en -implementatie.
Meer details
Vereisten
- Het wordt aanbevolen om de AI+ Data™ of AI+ Developer™ cursus af te ronden.
- Een solide basis in Python-programmering is vereist voor praktische oefeningen en projecten.
- Basiskennis van algebra en statistiek op middelbare schoolniveau is noodzakelijk.
- Vertrouwdheid met kernprogrammeerconcepten, waaronder variabelen, functies, lussen en datastructuren zoals lijsten en woordenboeken, is essentieel.
Examen Details
- Duur: 90 minuten
- Geslaagd: 70% (35/50)
- Formaat: 50 meerkeuze/meervoudige antwoordvragen
- Leveringsmethode: Online via platform voor proctoring examens (flexibele planning)
- Taal: Nederlands
Licenties en accreditatie
Deze cursus wordt aangeboden door AVC volgens de Partner Programma Overeenkomst en voldoet aan de vereisten van de Licentieovereenkomst.
Gelijkheidsbeleid
AVC biedt geen accommodatie vanwege een handicap of medische aandoening van studenten. Kandidaten worden aangemoedigd om contact op te nemen met AVC voor begeleiding en ondersteuning gedurende het accommodatieproces.
Veelgestelde vragen
Heb je en zakelijke oplossing of LMS-integratie nodig?
Heb je niet de cursus of het programma gevonden dat geschikt zou zijn voor jouw bedrijf? Heb je een LMS-integratie nodig? Neem contact met ons op! Wij zullen met een passende oplossing komen!