AI+ Engineer™ - eLearning (eksamen inkludert)
5.950,00 NOK
- 40 timer
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
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.
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
Grunnlaget for kunstig intelligens
Leksjon 1
- 1.1 Innføring i AI
- 1.2 Kjernebegreper og teknikker i AI
- 1.3 Etiske betraktninger
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
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
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
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
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
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
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
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
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
AI-agenter for ingeniørfag
Valgfri modul
- 1. Forståelse av AI-agenter
- 2. Kasusstudier
- 3. Praktisk arbeid med AI-agenter
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.
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!
Trenger du en skreddersydd bedriftsintern opplæring eller gruppeopplæring?
Be om et bedriftsinternt opplæringsprogram som er skreddersydd spesielt for teamet ditt. Vi tilbyr fleksible tilpasningsmuligheter i tråd med forretningsmålene dine, samt konkurransedyktige gruppepriser for større team. Fyll ut skjemaet nedenfor, så utformer ekspertene våre innen bedriftsopplæring den perfekte løsningen for deg.