Artificial Intelligence (AI) Engineer (Künstliche Intelligenz) - Boot Camp - Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!
Beschreibung
Ingenieur für Künstliche Intelligenz / Künstliche Intelligenz - Masterstudiengang
Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!
Ingenieur für Künstliche Intelligenz
Master's Program - Lern- und Zertifizierungsprogramm - In Partnerschaft mit IBM
Beschleunigen Sie Ihre Karriere mit diesem Masterstudiengang in Künstlicher Intelligenz in Partnerschaft mit IBM. Industrierelevante Kurse, darunter Data Science mit Python, Machine Learning, Deep Learning und NLP, beinhalten einzigartige Hackathons und von IBM organisierte Ask Me Anything-Sessions. Bereiten Sie sich mit Diplomarbeiten, praktischen Übungen, Live-Sitzungen und verschiedenen praktischen Projekten auf einen Job im Bereich de…

Frequently asked questions
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Ingenieur für Künstliche Intelligenz / Künstliche Intelligenz - Masterstudiengang
Ein einzigartiges Lern- und Zertifizierungsprogramm!
Ingenieur für Künstliche Intelligenz
Master's Program - Lern- und Zertifizierungsprogramm - In Partnerschaft mit IBM
Beschleunigen Sie Ihre Karriere mit diesem Masterstudiengang in Künstlicher Intelligenz in Partnerschaft mit IBM. Industrierelevante Kurse, darunter Data Science mit Python, Machine Learning, Deep Learning und NLP, beinhalten einzigartige Hackathons und von IBM organisierte Ask Me Anything-Sessions. Bereiten Sie sich mit Diplomarbeiten, praktischen Übungen, Live-Sitzungen und verschiedenen praktischen Projekten auf einen Job im Bereich der KI vor.
- Vertiefen Sie Ihr Wissen mit dem IBM Vorteil
- Mit exklusiven Hackathons, Masterclasses und Ask-Me-Anything-Sessions von IBM.
- 3 Absolventenkurse und 12 branchenspezifische Projekte
- Industrierelevante Projekte von Unternehmen wie Amazon, Walmart, Mercedes Benz, Uber und vielen mehr!
- Dynamische Lernerfahrung
- 8x mehr Interaktion in Live-Online-Kursen, die von erfahrenen Trainern und
- Branchenexperten gehalten werden
- Lernen von den Besten
- LevelUp-Sitzung von Andrew McAfee, leitender Forschungswissenschaftler am MIT
SIE WERDEN MEHR ALS 12 KURSE ERHALTEN!
Mehr über den Master in Künstlicher Intelligenz
Der in Zusammenarbeit mit IBM entwickelte Master in Artificial
Intelligence führt die Studierenden in das Blended Learning ein und
bereitet sie darauf vor, Spezialisten für KI und Data Science zu
werden. IBM mit Sitz in Armonk, New York, ist ein großes
Unternehmen für kognitive Dienstleistungen und integrierte
Cloud-Lösungen, das zahlreiche Technologie- und Beratungslösungen
anbietet. IBM investiert jährlich 6 Milliarden US-Dollar in
Forschung und Entwicklung und wurde mit fünf Nobelpreisen, neun US
National Medals of Technology, fünf US National Medals of Science,
sechs Turing Awards und zehn Einträgen in die US Inventors Hall of
Fame ausgezeichnet. IBM ist führend in den Bereichen KI und
maschinelles Lernen im Jahr 2022. Diese KI-Masterstudiengänge
bereiten die Studierenden auf Karrieren im Bereich der künstlichen
Intelligenz und der Datenanalyse vor.
Was kann ich von dem Master in Künstlicher Intelligenz erwarten?
Nach Abschluss des Programms erhalten Sie Zertifikate von IBM, AVC und Simplilearn. Diese Zertifikate bescheinigen Ihre Fähigkeiten als Experte für Künstliche Intelligenz. Darüber hinaus erhalten Sie folgende Leistungen:
- Meisterklasse von IBM-Experten
- Fragen Sie mich alles während der Sitzungen mit IBM-Führungskräften
- Hackathons unter der Leitung von IBM
- Ein von der Industrie anerkanntes Zertifikat für den Abschluss des Kurses
Welche Fähigkeiten werden in diesem Master in Künstlicher Intelligenz vermittelt?
Nach Abschluss dieses Masterstudiengangs in Künstlicher Intelligenz werden Sie die folgenden Fähigkeiten nachweisen können:
- Lernen Sie das Konzept der Künstlichen Intelligenz, den Zweck, die Breite des Bereichs, die Phasen, Implementierungen und Auswirkungen kennen.
- Erstellen von realen Projekten, Spielen, Vorhersagemodellen, logischen Erfüllungsproblemen, Erfahrungs- und Verstehenssystemen, probabilistischen Modellen und Agenten-Entscheidungsfähigkeiten unter Verwendung Ihrer künstlichen intelligenten Maschinen und Modelle.
- Lernen Sie grundlegende Programmierfunktionen und -techniken, wie Datentypen, Tupel, Listen, Arrays, grundlegende Operatoren und Funktionen.
- Lernen Sie, wie man Python-Programme entwickelt und das Jupyter-Notebook zur Analyse grundlegender Daten verwendet, und erfahren Sie mehr über Data Wrangling, Datenexploration, Datenvisualisierung, Hypothesenbildung und Testverfahren in Data Science.
- Nutzen Sie die Pakete NumPy und SciPy für mathematische und
technische Berechnungen auf hohem Niveau und das Paket Pandas für
die Datenanalyse.
Lernen Sie überwachte und unüberwachte Lernmethoden wie lineare Regression, logistische Regression, Clustering, Dimensionalitätsreduktion, K-NN und Pipeline, Recommendation Engines und Zeitreihenmodellierung. - Verstehen Sie die Kernprinzipien, Funktionen, Operationen und Ausführungspipeline von TensorFlow.
- CNN, künstliche neuronale Netze, Training tiefer RNN-Netze und High-Level-NLP-Schnittstellen gehören zu den fortgeschrittenen Themen der KI.
Was sind die Lernziele dieses Masters in Künstlicher Intelligenz?
AVC und IBM haben gemeinsam einen Masterstudiengang in KI entwickelt, der KI, Data Science, maschinelles Lernen und Deep Learning kombiniert und die Anwendung fortschrittlicher Tools und Modelle in der Praxis ermöglicht. In diesem KI-Masterprogramm lernen Sie die Grundlagen der Statistik für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Datenvisualisierung und Feature Engineering. In diesen Kursen lernen Sie den Umgang mit Python-Bibliotheken wie TensorFlow, Matplotlib und Scikit-learn sowie grundlegende Techniken des maschinellen Lernens wie überwachtes und unüberwachtes Lernen und fortgeschrittene Konzepte wie künstliche neuronale Netze, Datenschichten und Merkmalsextraktion und TensorFlow.
Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden in naher Zukunft alle Aspekte des täglichen Lebens erheblich beeinflussen, mit Anwendungen im Gesundheitswesen, in der Luftfahrt, im Finanzwesen, in der Logistik und bei der Kundenbetreuung. Mit einem Job im Bereich KI sind Sie auf der Überholspur in einer dynamischen, sich ständig verändernden Branche, für die ein erhebliches Wachstum vorhergesagt wird, das nach Abschluss des Studiengangs sogar noch zunehmen wird.
Welche Projekte sind in diesem Online-Masterstudiengang in Künstlicher Intelligenz enthalten?
Dieser gemeinsam mit IBM entwickelte Masterstudiengang in Künstlicher Intelligenz umfasst mehr als 15 reale Projekte in verschiedenen Bereichen. Diese Projekte sollen Ihnen helfen, wesentliche KI-Themen wie überwachtes und unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Support Vector Machines, Deep Learning, TensorFlow, neuronale Netze, Convolutional Neural Networks und Recurrent Neural Networks zu verstehen.
Dieser Kurs beinhaltet eine Abschlussarbeit, die es Ihnen ermöglicht, die erlernten Prinzipien zu bewerten. Sie werden spezialisierte beaufsichtigte Kurse besuchen, um ein hochwertiges Industrieprojekt zu entwickeln, das ein reales Problem behandelt. Dieses Abschlussprojekt des KI-Masterstudiengangs deckt alles ab, von der explorativen Datenanalyse bis zur Modellbildung und -anpassung. Sie werden fortgeschrittene KI-basierte überwachte und nicht überwachte Algorithmen wie Regression, multinomiales Naive Bayes, SVM, baumbasierte Algorithmen und NLP in einem Thema Ihrer Wahl anwenden, um dieses Abschlussprojekt abzuschließen. Für den Abschluss des Projekts erhalten Sie ein Zertifikat. Sie werden auch ein Projekt haben, das Sie zukünftigen Arbeitgebern als praktischen Beweis für Ihr neues Wissen aus diesem Kurs präsentieren können.
Projekt 1 - Soziales
- Um sozialen Hass und Negativität zu reduzieren, erstellen Sie ein Modell, das natürliche Sprachverarbeitung und maschinelles Lernen verwendet, um unangemessene Tweets zu erkennen, die von der Twitter-Website entfernt werden sollen.
Projekt 2 - Elektronischer Handel
- Der Datensatz enthält Filmbewertungen von Amazon Prime Videos. Analysieren Sie den Datensatz der Filmbewertungen von Amazon-Kunden und erstellen Sie ein Empfehlungssystem mit maschinellem Lernen, das jedem Nutzer eine Bewertung zuweist.
Projekt 3 - Automobilbranche
- Mercedes möchte die auf dem Prüfstand verbrachte Zeit reduzieren, um die Zeit bis zur Markteinführung eines Produkts (Auto) zu verkürzen. Erstellen und optimieren Sie einen Algorithmus für maschinelles Lernen, um diese Aufgabe zu lösen.
Projekt 4 - Einzelhandel
- Erstellung eines Vorhersagemodells zur Vorhersage der Verkaufszahlen für Walmart-Shops unter Berücksichtigung spezieller Rabattaktionen. Untersuchen Sie, wie die Verkäufe durch makroökonomische Variablen wie den Verbraucherpreisindex und die Arbeitslosenquote als Merkmale beeinflusst werden.
Projekt 5 - Telekommunikation
- Comcast will die Kundenzufriedenheit erhöhen, indem es Problembereiche identifiziert und angeht und nach Lösungen sucht, die umgesetzt werden können.
Projekt 6 - Elektronischer Handel
- ML-Ingenieure müssen die Bewertungen von Amazon-Benutzern für verschiedene Artikel auf der Grundlage des bereitgestellten Datensatzes analysieren und die Stimmung oder Zufriedenheit auf der Grundlage von Merkmalsinhalten oder Bewertungen vorhersagen.
Projekt 7 - Handel
- Der Bankensektor ist der häufigste Arbeitgeber von Datenwissenschaftlern. Betrüger, die versuchen, das System zu betrügen, haben es ständig auf ihn abgesehen. Kreditkartenunternehmen müssen in der Lage sein, illegalen Kreditkartenbetrug zu erkennen, auch wenn es schwierig ist, betrügerische und illegale Aktivitäten genau zu identifizieren. Verschiedene Methoden, wie Klassifizierung mit Überanpassung, unbeaufsichtigte Erkennungsansätze und Heuristiken, sollten eingesetzt werden, um eine maximale Genauigkeit bei der Erkennung von Betrug zu erreichen.
Projekt 8 - Einzelhandel
- Der wichtigste Aspekt des Lieferkettenmanagements im Einzelhandel ist die Bedarfsprognose. Fachleute müssen Data Science und Ensemble-Methoden verstehen, um dies effizient zu tun. Für den nächsten Monat müssen Sie den täglichen Umsatz für jedes Geschäft prognostizieren.
Für wen sind diese KI-Master geeignet?
Der Masterstudiengang Künstliche Intelligenz von AVC eignet sich für eine Vielzahl von Berufen, wie z. B:
- Personen, die sich für eine Tätigkeit als KI- oder Machine Learning-Ingenieur interessieren.
- Analytische Manager, die eine Gruppe von Analytikern
beaufsichtigen.
Datenarchitekten, die mehr über Systeme und Algorithmen der künstlichen Intelligenz erfahren möchten. - Datenanalysten, die sich für maschinelles Lernen oder künstliche Intelligenz interessieren.
- Fachleute, die sich für künstliche Intelligenz oder maschinelles Lernen als Beruf interessieren.
- Experten, die ihr Fachgebiet mit Hilfe von künstlicher Intelligenz besser verstehen und verbessern wollen.
Master in Künstlicher Intelligenz Lernpfad
Kurs 1: Einführung in die künstliche Intelligenz
Diese Einführung in die künstliche Intelligenz (KI) soll den Studierenden helfen, das Geheimnis der künstlichen Intelligenz und ihrer geschäftlichen Anwendungen zu entschlüsseln. Dieser KI-Einsteigerkurs bietet einen Überblick über KI-Konzepte und Arbeitsabläufe, maschinelles Lernen, Deep Learning und Leistungsmessung.
Kursinhalt (e-learning):
Einführung in die Künstliche Intelligenz
- Lektion 00 - Kurseinführung
- Lektion 01 - Entschlüsselung der künstlichen Intelligenz
- Lektion 02 - Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning
- Lektion 03 - Arbeitsablauf beim maschinellen Lernen
- Lektion 04 - Leistungsmetriken
Kurs 2 : Datenwissenschaft mit Python
Dieser Kurs "Data Science with Python" gibt Ihnen einen vollständigen Überblick über die Datenanalysetools und -techniken von Python. Das Erlernen von Python ist eine entscheidende Fähigkeit für viele Data Science-Funktionen, und Sie können sie mit diesem Python-Kurs für Data Science entwickeln. Mit einem Blended-Learning-Ansatz können Sie Python für Data Science zusammen mit Konzepten wie Data Wrangling, mathematische Berechnungen und mehr lernen. Entwickeln Sie Ihre Karriere als Datenwissenschaftler mit dem AVC-Kurs Datenwissenschaft mit Python.
Industrieprojekte: Amazon & Walmart
Kursinhalt (Online Classroom Flexi Pass):
Datenwissenschaft mit Python
- Lektion 01: Einführung in den Kurs
- 1.01 Kurseinführung
- 1.02 Demo Jupyter-Labor
- Lektion 02: Einführung in die Datenwissenschaft
- Lektion 03: Python-Bibliotheken für die Datenwissenschaft
- Lektion 04: Statistik
- Lektion 05: Data Wrangling
- Lektion 06: Feature Engineering
- Lektion 07: Explorative Datenanalyse
- Lektion 08: Auswahl von Merkmalen
- Kostenloser Kurs: Auffrischung Mathematik
- Kostenloser Kurs: Grundlegende Statistik für Data Science
Kurs 3: Maschinelles Lernen
Sichern Sie sich eine erfolgreiche Karriere mit diesem Kurs über maschinelles Lernen. Lernen Sie diesen spannenden Zweig der künstlichen Intelligenz mit einem Programm, das angewandtes Lernen, interaktive Übungen, 4 praktische Projekte und Mentoring beinhaltet. Mit unserer Machine Learning-Schulung ist die Beherrschung von Machine Learning-Konzepten Voraussetzung für eine Machine Learning-Zertifizierung. Dieser Online-Kurs zu Machine Learning vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, die Sie benötigen, um heute ein erfolgreicher Machine Learning Engineer zu werden.
Kursinhalt (Online Classroom Flexi Pass)
Maschinelles Lernen
- Lektion 01: Kurseinführung
- 1.01 Kurseinführung
- 1.02 Demo: Jupyter
- Lektion 02: Einführung in maschinelles Lernen
- Lektion 03: Überwachtes Lernen - Regression und Klassifikation
- Lektion 04: Entscheidungsbäume und Random Forest
- Lektion 05: Unüberwachtes Lernen
- Lektion 06: Zeitreihenmodellierung
- Lektion 07: Ensemble-Lernen
- Lektion 08: Empfehlungssysteme
- Lektion 09: Level-Up-Sitzungen
Praktisches Projekt
Kurs 4: Deep Learning mit Keras und TensorFlow
Dieser Deep Learning-Kurs mit TensorFlow-Zertifizierungsschulung wurde von Branchenführern entwickelt und an den neuesten Best Practices ausgerichtet. In diesem TensorFlow-Kurs lernen Sie Deep Learning-Konzepte und -Modelle mit den Frameworks Keras und TensorFlow kennen. Lernen Sie, Deep Learning Algorithmen mit unserem TensorFlow-Training zu implementieren und bereiten Sie sich auf eine Karriere als Deep Learning Engineer vor. Erwerben Sie unsere Deep-Learning-Zertifizierung und verschaffen Sie sich bei Ihrem nächsten Vorstellungsgespräch einen Vorteil gegenüber Ihren Mitbewerbern.
Online Klassenzimmer Flexi Pass Powered By: Tensor flow
Kursinhalt (Online Classroom Flexi Pass)
- Teil 1 - Tiefes Lernen mit Tensor Flow
- Lektion 1 - Willkommen! Lernziele
- Lektion 2 - Einführung in Tensor Flow
- Lektion 3 - Faltungsnetzwerke (Convolutional Networks)
- Lektion 4 - Rekurrentes Neuronales Netz
- Lektion 5 - Eingeschränkte Boltzmann-Maschinen (RBM)
- Lektion 6 - Auto-Kodierer
- Lektion 7 - Zusammenfassung des Kurses
- Teil 2 - Deep Learning mit Keras und Tensor Flow (Live/Online-Klassenzimmer)
- Teil 3 - Praktische Projekte
Kostenloser Kurs: Auffrischung der Mathematik
Kurs 5: AI-Abschlussprojekt
Das KI-Abschlussprojekt von AVC gibt Ihnen die Möglichkeit, die im Kurs Künstliche Intelligenz erlernten Fähigkeiten umzusetzen. In speziellen Mentoring-Sitzungen erfahren Sie, wie Sie ein echtes industrielles Problem lösen können. Das Projekt ist der letzte Schritt auf dem Lernpfad und wird Ihnen helfen, Ihr Fachwissen Ihren (zukünftigen) Arbeitgebern zu präsentieren.
Inhalt des Kurses
- AI-Abschlussprojekt
- Explorative Datenanalyse
- Explorative Datenanalyse
- Modellbildung & Anpassung
- Unüberwachtes Lernen
- Ergebnisse anzeigen
Jetzt erhalten Sie Ihr: Master's Programm
Zertifikat
EXTRA'S
- Python für Datenwissenschaft
- Fortgeschrittenes Deep Learning & Computer Vision
- Natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
- Industrie Master Class - Künstliche Intelligenz
Karrieremöglichkeiten und Berufsaussichten für
KI-Ingenieure
Sind KI-Ingenieure sehr gefragt? Ja, KI-Ingenieure sind sehr gefragt, da die Nachfrage nach KI-Technologie in verschiedenen Sektoren steigt. Nach Angaben des Statistischen Amtes wird bis 2030 ein Karrierewachstum für Ingenieure im Bereich der künstlichen Intelligenz von mindestens 31,4 % erwartet.
Karrierechancen für KI-Ingenieure? KI ist der am schnellsten wachsende Bereich auf dem Arbeitsmarkt, mit einer erwarteten Wachstumsrate von 38,1 % zwischen 2022 und 2030. Da KI im Gastgewerbe, im Gesundheitswesen, im Finanzwesen, im elektronischen Handel und in der Unterhaltungsbranche immer häufiger zum Einsatz kommt, werden KI-Ingenieure mit den richtigen Fähigkeiten und Kenntnissen sehr gefragt sein.
KI bietet viele Karrieremöglichkeiten, z. B. als Ingenieur für maschinelles Lernen, Datenwissenschaftler, KI-Forscher, Robotik-Ingenieur, KI-Berater, Ingenieur für Computer Vision, Ingenieur für natürliche Sprachverarbeitung und KI-Produktmanager.
Hat KI ein Potenzial für die Zukunft? Ja, KI hat ein großes Potenzial für die Zukunft. Es wird erwartet, dass der Arbeitsmarkt für KI-Ingenieure exponentiell wächst und das Gesundheitswesen, den Finanzsektor, den Einzelhandel, das Transportwesen, das Bildungswesen, die Unterhaltungsbranche und viele weitere Bereiche revolutionieren wird.
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AVCs Masterprogramme
Erreichen Sie Ihre Karriereziele mit diesen von der Industrie anerkannten Lernwegen.
Die Masterprogramme von AVC sind intensive Online-Bootcamps für Data Science & Analytics, AI & Machine Learning, Big Data Cloud Computing, Cyber Security, Project Management, Full Stack Web Development und Digital Marketing, um nur einige zu nennen.
Diese Lernpfade bestehen aus verschiedenen Kursen und Themen, die spezifische Fähigkeiten für eine Rolle oder Position abdecken, wie z. B. Data Analyst, Cyber Security Specialist oder Digital Transformation Leader.
Diese Kurse wurden unter anderem in Zusammenarbeit mit folgenden Unternehmen entwickelt: EY, IBM und der Purdue University entwickelt. Nach Abschluss des Kurses erhalten Sie ein anerkanntes Zertifikat, z. B. von AVC, IBM und der Purdue University, das Ihr Profil aufwertet.
Learning Parths besteht aus einer Reihe von Online-Klassenzimmern und E-Learning-Kursen, die Sie in Ihrem eigenen Tempo und zu Ihrer eigenen Zeit absolvieren können. Äußerst flexibel. Sie haben 11-12 Monate lang Zugang zu den Learning Parths/Programmen. Jedes Programm besteht aus etwa 8-9 Kursen und Themen.
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