AI+ Architect™ - eLearning (inklusive Prüfung)

AI+ Architect™ - E-Learning (inklusive Prüfung)

Die AI+ Architect Zertifizierung ist ein fortgeschrittenes Programm für Cloud-Architekten, das einen tiefgreifenden Einblick in Künstliche Intelligenz (KI) und deren praktische Anwendungen bietet. Der Lehrplan beginnt mit den grundlegenden Prinzipien neuronaler Netze und behandelt anschließend fortgeschrittene Themen wie Optimierung, Hyperparameter-Tuning und Regularisierung. Lernende arbeiten mit KI-Architekturen wie rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs), Long Short-Term Memory-Netzwerken (LSTMs), Transformatoren und Convolutional Neural Networks (CNNs) und wenden diese in Projekten zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und im Bereich Computer Vision an.

Das Programm befasst sich auch mit der KI-Infrastruktur, Bereitstellungsstrategien und ethischen Überlegungen, um eine verantwortungsvolle KI-Entwicklung zu gewährleisten. In einem Abschlussprojekt demonstrieren die Teilnehmer ihre Fähigkeit, architektonische Herausforderungen mithilfe von KI zu bewältigen, wodurch sie in die Lage versetzt werden, in technologieorientierten Umgebungen mit größerer Präzision, Effizienz und Innovation eine Führungsrolle zu übernehmen.

Die Zukunft gestalten: Neuronale Netze für die Bildverarbeitung

• Fortgeschrittene KI-Meisterschaft: Erkunden Sie neuronale Netze, NLP und Frameworks für Computer Vision.
• KI im Unternehmensmaßstab: Lernen Sie, skalierbare KI-Systeme mit realen Anwendungen zu entwickeln.
• Abschlussprojekt: Entwurf, Test und Implementierung hochentwickelter KI-Architekturen.
• Berufsrelevante Fähigkeiten: Bereiten Sie sich auf gefragte Rollen im Bereich KI-Systemdesign und -implementierung vor.

Warum diese Zertifizierung wichtig ist.

• Architektonisches Design mit KI optimieren: Nutzen Sie KI-Tools, um die Effizienz, Skalierbarkeit und Leistung des Designs zu verbessern.
• KI in Projekte integrieren: Innovative KI-Lösungen einbetten und Arbeitsabläufe in Architekturprojekten automatisieren.
• Führend in KI-gesteuerter Innovation: Bleiben Sie auf dem neuesten Stand, während KI die Architektur verändert, und erwerben Sie modernstes Fachwissen.
• Datengestützte Entscheidungsfindung: Nutzen Sie KI-Modelle, um Architekturdaten zu analysieren, Trends vorherzusagen und strategische Entscheidungen zu steuern.
• Karriere vorantreiben: Erwerben Sie Fähigkeiten, um KI-Initiativen im sich entwickelnden Bereich der Architektur zu leiten.

Branchenwachstum: Förderung skalierbarer, intelligenter Architekturlösungen

• Es wird erwartet, dass der globale Markt für KI in der Architektur von 2021 bis 2028 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 38,6 % wachsen wird.
• KI-gestütztes Design und Automatisierung verändern das Bauwesen, die Immobilienbranche und die Stadtplanung und verbessern die Nachhaltigkeit.
• Zunehmende Akzeptanz von KI für prädiktives Design, virtuelle Simulationen und intelligentes Gebäudemanagement.
• KI-Innovationen gestalten das Bauwesen und die Planung intelligenter Städte neu und verbessern die Energieeffizienz und die Stadtentwicklung.
• Steigende Nachfrage nach KI-gestützter Architektur in den Bereichen Gewerbeimmobilien, Infrastruktur und Stadtprojekte.

Hauptmerkmale

• Kurs und Material auf Englisch
• Fortgeschrittenes Niveau (Kategorie: KI+ Technik)
• 1 Jahr Zugriff auf die Plattform Rund um die Uhr
• 40 Stunden Videolektionen & Multimedia-Ressourcen
• Empfehlung für 50 Stunden Lernzeit
• Quizze, Bewertungen und Kursmaterialien
• Online-beaufsichtigte Prüfung mit einer kostenlosen Wiederholungsmöglichkeit
• Die Abschlussbescheinigung ist 1 Jahr gültig.
• Virtuelles praktisches Labor inbegriffen
• Tools, die Sie beherrschen werden: AutoGluon, ChatGPT, SonarCube, Vertex AI

Lernergebnisse

• Ende-zu-Ende KI-Entwicklung: Entwerfen Sie vollständige KI-Pipelines, von der Datenvorverarbeitung und dem Modellbau bis zur Bereitstellung, und gewährleisten Sie die Integration mit der Infrastruktur und die Skalierbarkeit.
• Fortgeschrittene neuronale Netze: Implementieren Sie komplexe Architekturen neuronaler Netze mithilfe von Frameworks wie TensorFlow und PyTorch für NLP- und Computer-Vision-Anwendungen.
• KI-Forschung und -Innovation: Nutzen Sie modernste KI-Forschung und Designstrategien, um Lücken zu schließen und in der sich entwickelnden KI-Landschaft immer auf dem neuesten Stand zu bleiben.
• Generative KI-Techniken: Erkunden Sie generative KI-Modelle und ihre Anwendungen in der Kreativwirtschaft, der Forschung und der automatisierten Systemgestaltung.

Zielgruppe

• Architekturprofis: Integrieren Sie KI für intelligentere, skalierbare Entwürfe.
• Systemarchitekten und -ingenieure: Nutzen Sie KI, um fortschrittliche, automatisierte Infrastrukturen zu erstellen.
• IT-Infrastrukturmanager: Optimieren Sie Planung und Bereitstellung mit KI.
  Führungskräfte: Gestalten Sie den Wandel mit KI-gestützten Lösungen.
• Studierende & Absolventen: Verschaffen Sie sich einen Vorteil mit KI-Architekturkenntnissen.

Voraussetzungen

• Grundlegendes Verständnis von neuronalen Netzen, einschließlich ihrer Struktur und Optimierung für praktische Anwendungen.
• Fähigkeit, die Leistung von Modellen anhand verschiedener Kennzahlen zu bewerten, um Genauigkeit und Zuverlässigkeit sicherzustellen.
• Interesse am Erlernen von KI-Infrastruktur und -Implementierung zur effektiven Implementierung und Wartung von KI-Systemen.

Prüfungsdetails

• Dauer: 90 Minuten
• Bestanden: 70 % (35/50)
• Format: 50 Multiple-Choice-Fragen/Fragen mit Mehrfachantworten
• Liefermethode: Online über eine beaufsichtigte Prüfungsplattform (flexible Terminplanung)
• Sprache: Englisch

Kurs Inhalt

Modul 1: Grundlagen neuronaler Netze

1.1 Einführung in neuronale Netze

1.2 Architektur des neuronalen Netzes

1.3 Praktische Übung: Implementierung eines einfachen neuronalen Netzes

Modul 2: Optimierung neuronaler Netze

2.1 Hyperparameter-Optimierung

2.2 Optimierungsalgorithmen

2.3 Regularisierungsmethoden

2.4 Praktische Übung: Hyperparameter-Optimierung und -Feinabstimmung

Modul 3: Neuronale Netzwerkarchitekturen für NLP

3.1 Wichtige NLP-Konzepte

3.2 NLP-Spezifische Architekturen

3.3 Praktische Übung: Implementierung eines NLP-Modells

Modul 4: Neuronale Netzwerkarchitekturen für Computer Vision

4.1 Wichtige Konzepte im Bereich Computer Vision

4.2 Architekturen speziell für Computer Vision

4.3 Praktische Übung: Erstellung eines Computer Vision-Modells

Modul 5: Modellbewertung und Leistungsmetriken

5.1 Techniken zur Modellbewertung

5.2 Verbesserung der Modellleistung

5.3 Praktische Übung: Evaluierung und Optimierung von KI-Modellen

Modul 6: KI-Infrastruktur und Bereitstellung

6.1 Infrastruktur für KI-Entwicklung

6.2 Bereitstellungsstrategien

6.3 Praktische Übung: Implementierung eines KI-Modells

Modul 7: KI-Ethik und verantwortungsvolles KI-Design

7.1 Ethische Überlegungen im Bereich der KI

7.2 Best Practices für verantwortungsvolles KI-Design

7.3 Praktische Übung: Analyse ethischer Aspekte in der KI

Modul 8: Generative KI-Modelle

8.1 Überblick über generative KI-Modelle

8.2 Anwendungen von generativer KI in verschiedenen Bereichen

8.3 Praktische Übung: Generative KI-Modelle erkunden

Modul 9: Forschungsbasierte KI-Gestaltung

9.1 KI-Forschungsmethoden

9.2 Modernste KI-Entwicklung

9.3 Praktische Übung: Analyse von KI-Forschungsartikeln

Modul 10: Abschlussprojekt und Kursüberblick

10.1 Präsentation des Abschlussprojekts

10.2 Kursüberblick und zukünftige Ausrichtung

10.3 Praktische Übung: Entwicklung eines Abschlussprojekts

Optionales Modul: KI-Agenten für Architekten

• KI-Agenten verstehen
• Fallstudien
• Praktische Übungen mit KI-Agenten

Lizenzierung und Akkreditierung

Dieser Kurs wird von AVC gemäß der Partnerprogrammvereinbarung angeboten und entspricht den Anforderungen der Lizenzvereinbarung.

Gleichstellungspolitik

Die AVC stellt keine Unterkünfte aufgrund von Behinderungen oder Erkrankungen von Studierenden zur Verfügung. Bewerber werden ermutigt, sich während des gesamten Prozesses der Unterbringung an AVC zu wenden, um Rat und Unterstützung zu erhalten.

Häufig gestellte Fragen

Was werde ich in der AI+ Architect-Zertifizierung lernen?
Sie werden Fachkenntnisse in fortgeschrittenen neuronalen Netzwerktechniken, Modelloptimierung, NLP- und Computer-Vision-Architekturen, KI-Implementierung und ethischen KI-Designprinzipien erwerben.

Wer sollte sich für diesen Kurs anmelden?
Ideal für KI-Architekten, Ingenieure, Softwareentwickler und Fachleute, die KI-Architekturen und Anwendungen neuronaler Netze beherrschen wollen.

Benötige ich Vorkenntnisse, um mich für den AI+ Architect Kurs anzumelden?
Ein grundlegendes Verständnis von KI und neuronalen Netzen wird empfohlen, ist aber nicht zwingend erforderlich, da der Kurs mit den Kernkonzepten beginnt.

Was ist das Ergebnis nach Abschluss der AI+ Architect-Zertifizierung?
Die Teilnehmer erwerben sowohl theoretische als auch praktische Fähigkeiten, um KI-Architekturen effektiv zu entwerfen, zu optimieren und bereitzustellen.

Rezertifizierung Anforderungen
AI+-Technikkurse erfordern eine jährliche Rezertifizierung, um die Gültigkeit Ihrer Zertifizierung zu gewährleisten. Benachrichtigungen werden drei Monate vor dem Fälligkeitsdatum versendet.

Wie kann AVC dazu beitragen, eine KI-freundliche Kultur zu fördern?
Obwohl KI erhebliche Vorteile bietet, kämpfen viele Organisationen mit Herausforderungen wie Fachkräftemangel, komplexen Datenumgebungen und Integrationshürden bei Systemen. Bei AVC verstehen wir diese Hindernisse und haben unsere Zertifizierungsprogramme darauf zugeschnitten, Unternehmen dabei zu helfen, diese effektiv zu überwinden.

Unser strategischer Ansatz konzentriert sich auf den Aufbau einer Kultur, die die Akzeptanz und Innovation von KI fördert. Durch unsere branchenweit anerkannten Zertifizierungen und unser umfassendes Schulungsangebot statten wir Ihre Mitarbeiter mit den Fähigkeiten und dem Wissen aus, die sie benötigen, um Ihr Unternehmen souverän in eine KI-gestützte Zukunft zu führen.

Maßgeschneidert für Wirkung: Unsere Programme sind nicht von der Stange. Wir bieten spezielle Schulungen an, die von Branchenexperten entwickelt wurden, um Ihre Mitarbeiter mit den spezifischen Fähigkeiten und Kenntnissen auszustatten, die für wichtige KI-Funktionen erforderlich sind.

Praxisorientiertes, reales Lernen: Wir legen Wert auf praktische Erfahrung statt Theorie und nutzen reale Projekte und Fallstudien. Dieser Ansatz stellt sicher, dass Ihr Team das Selbstvertrauen und die Fähigkeit gewinnt, KI-Lösungen effektiv zu implementieren und so Innovationen und messbare Geschäftsergebnisse zu erzielen.