AI+ Engineer™ - eLearning (eksamen inkludert)

5.950,00 NOK

  • 40 hours
eLæring

AI+ Ingeniørsertifiseringen er skreddersydd for programvareingeniører, og tilbyr en strukturert vei fra grunnleggende AI til avanserte applikasjoner. Programmet starter med grunnlaget for AI og går videre til AI-arkitektur, nevrale nettverk, LLM-er, generativ AI, NLP og Transfer Learning ved bruk av Hugging Face. Deltakerne vil også få ferdigheter i å designe avanserte GUI-er for AI-løsninger og forståelse for AI-kommunikasjon og utrullingspipeliner gjennom praktiske, hands-on øvelser.

Nøkkelfunksjoner

Språk

Kurs og materiell på engelsk

Nivå

Avansert nivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformtilgang

og Virtuelt Praktisk Lab inkludert

40 timer med videoleksjoner & multimedia

Anbefaling om 50 timers studietid

Materiale

Video, PDF-materiell, lydbok, podkaster, quizer og vurderinger.

Eksamen

Nettbasert overvåket eksamen med én gratis ny sjanse

Sertifikat

Sertifisering av fullføring inkludert. Gyldig i 1 år

Verktøy du vil mestre

TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers

Hero

Om kurset

Innoverende Ingeniørvirksomhet: Utbenytt AI-drevne Smarte Løsninger

  • Omfattende AI-stakk: Utforsk AI-arkitekturer, LLM-er, NLP og nevrale nettverk
  • Praktiske Verktøy: Arbeid med overføringslæring via Hugging Face og GUI-utvikling
  • Utrullingsferdigheter: Opprette funksjonelle AI-systemer og håndtere kommunikasjonsrørledninger
  • Praktisk ekspertise: Utvikle evnen til å konstruere skalerbare, innovative AI-løsninger

Etiske betraktninger i AI vektlegges for å sikre at elevene forstår rettferdighet, gjennomsiktighet og ansvarlighet i AI-systemer. Studier av reelle tilfeller og øvelser hjelper med å identifisere og redusere fordommer, noe som forbedrer etisk utrulling av AI. Denne sertifiseringen utstyrer ingeniører med kunnskap og ferdigheter for å løse praktiske AI-utfordringer, innovere ansvarlig og ta ledende roller i det raskt utviklende AI-landskapet.

Hvorfor denne sertifiseringen er viktig

Skaff deg ekspertise i å designe, implementere og optimalisere avanserte AI-systemer for praktiske anvendelser.

AI-ingeniør

Læringsutbytte

Ved slutten av dette kurset vil du være i stand til å:

AI GUI-utvikling

Skap intuitive, brukervennlige grensesnitt for AI-applikasjoner, med innarbeiding av brukbarhetstesting og integrasjonsmetoder.

AI-utrulling og kommunikasjon

Lær å utvikle AI-systemer, håndtere utrullingspipeliner, og effektivt kommunisere deres verdi til interessenter

AI-problemløsning

Bruk AI-teknikker for å takle utfordringer i den virkelige verden, analysere resultater og forbedre problemløsningsmetoder.

AI prosjektledelse

Tilegn deg ferdigheter for å planlegge, allokere ressurser, håndtere interessenter og levere AI-fokuserte prosjekter på en vellykket måte.

Kursplan

Hero
  1. Grunnlaget for kunstig intelligens

    Leksjon 1

    • 1.1 Innføring i AI
    • 1.2 Kjernebegreper og teknikker i AI
    • 1.3 Etiske betraktninger
  2. Introduksjon til AI-arkitektur

    Leksjon 2

    • 2.1 Oversikt over AI og dens ulike anvendelser
    • 2.2 Innføring i AI-arkitektur
    • 2.3 Forståelse av livssyklusen til AI-utvikling
    • 2.4 Praktisk øvelse: Oppsett av et grunnleggende AI-miljø
  3. Grunnleggende om nevrale nettverk

    Leksjon 3

    • 3.1 Grunnleggende om nevrale nettverk
    • 3.2 Aktiveringsfunksjoner og deres rolle
    • 3.3 Bakoverpropagering og optimaliseringsalgoritmer
    • 3.4 Praktisk arbeid: Bygging av et enkelt nevralt nettverk ved bruk av et rammeverk for dyp læring
  4. Anvendelser av nevrale nettverk

    Leksjon 4

    • 4.1 Innføring i nevrale nettverk i bildebehandling
    • 4.2 Nevrale nettverk for sekvensiell data
    • 4.3 Praktisk implementering av nevrale nettverk
  5. Betydningen av store språkmodeller (LLM)

    Leksjon 5

    • 5.1 Utforsking av store språkmodeller
    • 5.2 Populære store språkmodeller
    • 5.3 Praktisk finjustering av språkmodeller
    • 5.4 Praktisk arbeid: Finjustering for tekstklassifisering
  6. Anvendelse av generativ AI

    Leksjon 6

    • 6.1 Innføring i generative motstridende nettverk (GANs)
    • 6.2 Anvendelser av varierende autoenkodere (VAEs)
    • 6.3 Generering av realistiske data ved bruk av generative modeller
    • 6.4 Praktisk arbeid: Implementering av generative modeller for bilde syntese
  7. Naturalspråkbehandling

    Leksjon 7

    • 7.1 NLP i virkelige scenarioer
    • 7.2 Oppmerksomhetsmekanismer og praktisk bruk av transformatorer
    • 7.3 Grundig forståelse av BERT for praktiske NLP-oppgaver
    • 7.4 Praktisk arbeid: Bygging av praktiske NLP-pipelines med forhåndstrente modeller
  8. Transferlæring med Hugging Face

    Leksjon 8

    • 8.1 Oversikt over overføringslæring i AI
    • 8.2 Strategier og teknikker for overføringslæring
    • 8.3 Praktisk arbeid: Implementering av overføringslæring med Hugging Face-modeller for ulike oppgaver
  9. Utvikling av avanserte GUIer for AI-løsninger

    Leksjon 9

    • 9.1 Oversikt over AI-applikasjoner med grafisk brukergrensesnitt
    • 9.2 Nettbasert rammeverk
    • 9.3 Skrivebordsapplikasjonsrammeverk
  10. AI-kommunikasjon og utrullingspipeline

    Leksjon 10

    • 10.1 Effektiv kommunikasjon av AI-resultater til ikke-tekniske interessenter
    • 10.2 Bygge en utrullingspipeline for AI-modeller
    • 10.3 Utvikling av prototyper basert på kundekrav
    • 10.4 Praktisk arbeid: Utrulling
  11. AI-agenter for ingeniørfag

    Valgfri modul

    • 1. Forståelse av AI-agenter
    • 2. Kasusstudier
    • 3. Praktisk arbeid med AI-agenter
AI-ingeniør

Hvem bør melde seg på dette programmet?

AI- og programvareingeniører: Bli mester i AI-teknikker og avansert systemdesign.

Maskinlæringsentusiaster: Bruk dyp læring, NLP og nevrale nettverk.

Dataforskere: Bygg og distribuer skalerbare AI-løsninger.

IT-spesialister og systemarkitekter: Integrer AI for å optimalisere infrastrukturen.

Start kurset nå

Industrivekst

Kjører neste generasjons AI-drevet ingeniørarbeid

  • Innen 2027 vil 80% av ingeniørene trenge videreutdanning for å tilpasse seg generativ AI (GenAI) teknologier (Gartner).
  • Rask AI-adopsjon på tvers av sektorer øker etterspørselen etter fagfolk med avansert AI-ekspertise.
  • Organisasjoner søker etter AI+ ingeniører for å bygge innovative løsninger for AI-drevet automatisering og beslutningstaking.
  • Det globale behovet for AI-tekniske ferdigheter øker, noe som skaper lukrative muligheter for eksperter innen AI-systemdesign og implementering.

Flere detaljer

Forutsetninger

  • Det anbefales å fullføre AI+ Data™- eller AI+ Developer™-kurset.
  • En solid grunnmur i Python-programmering er nødvendig for praktiske øvelser og prosjekter.
  • Grunnleggende kunnskap om algebra og statistikk på videregående skolenivå er nødvendig.
  • Kjennskap til grunnleggende programmeringskonsepter, inkludert variabler, funksjoner, løkker og datastrukturer som lister og ordbøker, er essensielt.

Eksamensdetaljer

  • Varighet: 90 minutter
  • Bestått: 70 % (35/50)
  • Format: 50 flervalgsspørsmål med flere svaralternativer
  • Leveringsmetode: Online via overvåket eksamensplattform (fleksibel planlegging)
  • Språk: Norsk

Lisensiering og akkreditering

Dette kurset tilbys av AVC i henhold til Partner Program-avtalen og er i samsvar med kravene i lisensavtalen.

Egenkapitalpolitikk

AVC tilbyr ikke tilrettelegging på grunn av en funksjonshemming eller medisinsk tilstand hos noen studenter. Kandidater oppfordres til å kontakte AVC for veiledning og støtte gjennom tilretteleggingsprosessen.


Ofte stilte spørsmål

Trenger du bedriftsløsning eller LMS-integrasjon?

Fant du ikke kurset eller programmet som ville være passende for din bedrift? Trenger du LMS-integrasjon? Ta kontakt med oss! Vi er agile og løser alt!