Artificial Intelligence Engineer Bootcamp eLearning (100 % im eigenen Tempo)

Bootcamp für Ingenieure im Bereich Artificial Intelligence (100 % im eigenen Tempo)

Beginnen Sie mit der Erstellung fortschrittlicher KI-Modelle und starten Sie eine lohnende Karriere in der Tech-Branche!

Werden Sie ein gefragter KI-Ingenieur

Unser Bootcamp für KI-Ingenieure ist ein praktisches Lernprogramm im eigenen Tempo, das für KI-Enthusiasten entwickelt wurde, die ihre Karriere beschleunigen möchten. Das Bootcamp führt Sie von den Grundlagen über Mathematik, Statistik und Python-Programmierung bis hin zur Erstellung fortgeschrittener Modelle für maschinelles Lernen (überwachtes, unüberwachtes und bestärkendes Lernen) und Deep-Learning-Systeme.

Erwerben Sie durch praktische Schulungen von Branchenexperten fundierte Kenntnisse in Schlüsselbereichen wie natürliche Sprachverarbeitung, neuronale Netze und Deep Learning – und bereiten Sie sich auf die gefragtesten KI-Positionen in der Tech-Branche vor.

Weltweit nutzen Unternehmen aktiv die Möglichkeiten der künstlichen Intelligenz, um ihre Servicequalität zu verbessern, ihre Abläufe zu optimieren und Innovationen voranzutreiben. Infolgedessen steigt die Nachfrage nach qualifizierten KI-Fachkräften rasant an. Dies ist Ihre Chance, auf der KI-Welle mitzureiten und Ihre Tech-Karriere auf die nächste Stufe zu heben.

KI-Fachkräfte wenden modernste Tools wie Deep Learning und natürliche Sprachverarbeitung in Kombination mit fortschrittlichen statistischen Modellen an, um Unternehmen zu mehr Effizienz und Rentabilität zu verhelfen.

Unser umfassendes KI-Bootcamp vermittelt Ihnen alles, was Sie benötigen – von grundlegenden Konzepten bis hin zu praktischen Erfahrungen mit den neuesten KI-Tools und -Techniken.

Erwerben Sie gefragte Fähigkeiten, meistern Sie die KI-Landschaft und werden Sie in nur wenigen Monaten bereit für den Berufseinstieg.

Wichtigste Merkmale

• Kurs und Material in englischer Sprache
• Anfänger – Fortgeschrittene
• 288 Stunden E-Learning-Material
• 9 Capstone-Projekte für ein berufsvorbereitendes Portfolio
• Automatisch bewertete Tests und Wiederholungsquiz
• Über 130 angeleitete praktische Übungen
• 15 Fallstudien aus der Praxis
• Studienzeit: ca. 5–7 Monate
• 2 Jahre Zugang zur Lernplattform
• Nach erfolgreichem Abschluss erhalten die Teilnehmer ein Kursabschlusszertifikat.

Lernziele

• Python-Programmierung: Beherrschen Sie die Grundprinzipien von Python, darunter Datentypen, bedingte Logik und das Erstellen benutzerdefinierter Funktionen.
• Statistische Modellierung: Erwerben Sie solide Grundlagen in Mathematik und Statistik, die für KI und maschinelles Lernen unerlässlich sind.
• Maschinelles Lernen mit Python: Entdecken und implementieren Sie wichtige Algorithmen wie Regression und Klassifizierung, um effektive ML-Modelle zu erstellen.
• Deep Learning: Nutzen Sie leistungsstarke Frameworks wie Keras und TensorFlow, um komplexe Probleme mit neuronalen Netzen zu lösen.
• Natürliche Sprachverarbeitung (NLP): Tauchen Sie ein in fortgeschrittene NLP-Techniken und nutzen Sie Tools wie NLTK, um Anwendungen zur Sprachgenerierung und -analyse zu erstellen.
• KI mit Transformers: Verstehen Sie die besonderen Fähigkeiten von Transformer-Modellen und lernen Sie, damit modernste KI-Anwendungen zu entwickeln.

Fähigkeiten, die Sie erwerben werden

• Durchführung deskriptiver Analysen zur Zusammenfassung von Datenerkenntnissen
• Anwendung inferentieller Statistik für datengestützte Schlussfolgerungen
• Erstellen benutzerdefinierter Funktionen mit Python
• Implementierung objektorientierter Programmierung für effizientes Python-Coding
• Debuggen und Beheben von Datenfehlern mit Python-Tools
• Durchführung explorativer Datenanalysen und Erstellung von Visualisierungen
• Bereinigen und Vorbereiten von Datensätzen durch Vorverarbeitungstechniken
• Umgang mit Ausreißern und fehlenden Daten
• Ausführung der Merkmalsauswahl und -bearbeitung zur Modelloptimierung
• Erstellung und Feinabstimmung von Regressionsmodellen
• Entwurf, Erstellung und Test von Modellen für maschinelles Lernen
• Entwicklung und Bewertung von Klassifizierungsalgorithmen für die prädiktive Analyse

Zielgruppe

• Anfänger mit Interesse an künstlicher Intelligenz, die in die Tech-Branche einsteigen möchten
• Softwareentwickler und Ingenieure, die ihre Kenntnisse in KI und maschinellem Lernen erweitern möchten
• Datenanalysten oder Data Scientists, die ihre KI-Kenntnisse vertiefen möchten
• Studierende und Absolventen aus den Bereichen Informatik, IT oder verwandten Fachgebieten
• Technische Fachkräfte aus anderen Bereichen (z. B. DevOps, QA oder Business Intelligence), die einen Wechsel in den KI-Bereich planen
• Fachleute aus nicht-technischen Bereichen (z. B. Finanzen, Gesundheitswesen oder Marketing) mit starkem Interesse an der Nutzung von KI in ihrer Branche
• Unternehmer oder Gründer von Start-ups, die KI-basierte Lösungen für Geschäftsinnovationen suchen

Voraussetzungen

• Für die Teilnahme an diesem Bootcamp sind keine Voraussetzungen erforderlich.
• Sie können KI-Engineering auch ohne technische Vorkenntnisse erlernen.
• Grundkenntnisse in Mathematik, Statistik, Python oder SQL sind von Vorteil.

Heben Sie sich mit einem beeindruckenden KI-Projektportfolio von anderen Bewerbern ab

Entwickeln Sie Projekte auf Industriestandard, die die Arbeit von Spitzen-KI-Ingenieuren widerspiegeln, und erstellen Sie ein überzeugendes Portfolio, das erstklassige Arbeitgeber auf Sie aufmerksam macht. Stärken Sie Ihr Fachwissen, gewinnen Sie Selbstvertrauen und positionieren Sie sich für eine hochbezahlte Position im Bereich KI. Hier ist eine Vorschau auf die Art von Projekten, an denen Sie arbeiten werden:

• SleepyFace – App für die Sicherheit im Straßenverkehr
• Eine KI-gestützte Anwendung, die die Mimik und Augenbewegungen von Fahrern analysiert, um Anzeichen von Müdigkeit oder Erschöpfung zu erkennen.
• OneArmDistance – Monitor für soziale Distanzierung
• Eine Echtzeit-Anwendung, die mithilfe von KI sicherstellt, dass Personen einen angemessenen Abstand zueinander einhalten, indem sie ihre Bewegungen und ihre Nähe zueinander verfolgt.
• PreFace – KI-Tool zum Austausch von Gesichtern
• Entwickeln Sie eine App, mit der Nutzer Gesichter in Videos nahtlos austauschen oder bekannte Bilder mit ihren eigenen animieren können, um realistische visuelle Effekte zu erzielen.
• Recco – Personalisierter Medienempfehlungsdienst
• Entwickeln Sie ein intelligentes Empfehlungssystem, das Playlists mit Musik und Filmen zusammenstellt, die auf die Vorlieben und den Seh-/Hörverlauf der Nutzer zugeschnitten sind.
• TraffiControl – Intelligentes Verkehrsmanagementsystem
• Entwerfen Sie eine Verkehrssteuerungs-App, die die Ampelschaltung optimiert und Unfälle reduziert, indem sie Daten von umliegenden Kreuzungen analysiert.

Bootcamp-Lehrplan

1. Grundlagen der Mathematik und Statistik

Lernziele

• Erwerb fundierter Kenntnisse in deskriptiver Statistik und den Grundlagen der Wahrscheinlichkeitstheorie
• Erkundung verschiedener Wahrscheinlichkeitsverteilungen, darunter Normal-, Binomial- und Poisson-Verteilungen
• Verständnis der inferentiellen Statistik, um aus Daten aussagekräftige Schlussfolgerungen zu ziehen

Behandelte Themen

• Wahrscheinlichkeit
• Statistische Konzepte
• Lineare Algebra
• Analysis

2. Python für Data Science

Lernziele

• Beginnen Sie mit grundlegenden Python-Programmierkonzepten
• Lernen Sie, integrierte Funktionen zu nutzen und eigene Funktionen zu schreiben
• Arbeiten Sie mit wichtigen Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy
• Verstehen Sie, wie Sie mit Python Visualisierungen erstellen können

Behandelte Themen

• Python-Grundlagen
• Arbeiten mit Code und Daten
• Kernelemente der Programmierung
• Zeichenfolgenverarbeitung
• Datenstrukturen
• Ablaufsteuerung
• Funktionen und Module
• Dateioperationen
• NumPy und Pandas
• Reguläre Ausdrücke
• Datenvisualisierung

3. Maschinelles Lernen mit Python

Lernziele:

• Verstehen Sie den Unterschied zwischen Regressions- und Klassifizierungstechniken
• Entdecken Sie eine Vielzahl von Regressionsalgorithmen
• Lernen und vergleichen Sie verschiedene Klassifizierungsmethoden
• Tauchen Sie ein in die Feature-Auswahl und das Feature-Engineering
• Lernen Sie, wie Sie die Leistung von ML-Modellen bewerten und evaluieren können

Behandelte Themen:

• Überblick über maschinelles Lernen
• Python-Grundlagen
• Datenverarbeitung in Python
• Techniken zur Datenvisualisierung
• Statistische Grundlagen
• Fortgeschrittene Analysekonzepte
• Grundlegende ML-Konzepte
• Techniken zur Merkmalsextraktion
• Regression und Support-Vektor-Maschinen
• Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen
• Methoden zur Dimensionsreduktion
• Techniken zum Ensemble-Lernen
• Empfehlungssysteme und Assoziationsregeln

4. Deep Learning mit Keras und TensorFlow

Lernziele:

• Beginnen Sie mit den Kernkonzepten von neuronalen Netzen und Deep Learning
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den Bibliotheken TensorFlow und Keras
• Verstehen und erstellen Sie Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Entdecken Sie Generative Adversarial Networks (GANs) und ihre Anwendungen

Behandelte Themen:

• Einführung in Deep Learning
• Einrichten und Arbeiten mit TensorFlow
• Grundlagen von CNNs
• Fortgeschrittene Architekturen in CNNs
• Grundlagen der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP)
• Aufbau und Training von GANs
• Anwendung von KI in realen Szenarien

5. Natürliche Sprachverarbeitung

Lernziele:

• Erlangen Sie ein klares Verständnis der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) und ihrer Anwendungen in der Praxis
• Lernen Sie, wie Sie mit Techniken der natürlichen Sprachgenerierung menschenähnliche Texte erstellen
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit Tools wie NLTK für die Verarbeitung von Sprachdaten
• Entdecken Sie verschiedene Anwendungsfälle von NLP in verschiedenen Branchen

Behandelte Themen:

• Einführung in NLP
• Schlüsselkonzepte in NLP
• Techniken zur Merkmalsextraktion
• Verwendung von TextBlob für NLP-Aufgaben
• NLP-Anwendungen mit spaCy
• Erstellen von Textklassifizierungsmodellen
• Implementieren von Textzusammenfassungen
• Untersuchen von Aufmerksamkeitsmechanismen
• Techniken zur Themenmodellierung
• Durchführen von Sentimentanalysen
• Erstellen und Bereitstellen von Chatbots

6. Angewandtes maschinelles Lernen

Lernziele

• Beherrschen Sie sowohl grundlegende als auch fortgeschrittene Konzepte des maschinellen Lernens
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen bei der Implementierung und Bereitstellung von ML-Algorithmen
• Analysieren Sie reale Fallstudien aus verschiedenen Branchen

Behandelte Themen

• Identifizieren und Definieren von Geschäftsanforderungen
• Anwendungen des maschinellen Lernens in verschiedenen Branchen
• Erklärbare Techniken des maschinellen Lernens
• Erstellen und Verwalten von Modellierungspipelines
• Bereitstellung von ML-Modellen und MLOps
• Branchenübliche Best Practices im maschinellen Lernen

7. Grundlagen des verstärkenden Lernens

Lernziele

• Erkunden Sie die drei Kernparadigmen des maschinellen Lernens
• Verstehen Sie, wie der verstärkende Lernkreislauf funktioniert
• Sammeln Sie praktische Erfahrungen mit der OpenAI Gym-Umgebung
• Lernen Sie, wie Sie Exploration und Nutzung in Einklang bringen
• Untersuchen Sie kontextbezogene Banditenprobleme und ihre Anwendungen

Behandelte Themen

• Einführung in das verstärkende Lernen
• Ein-Schritt-verstärkendes Lernen: Multi-Armed Bandits
• Mehrstufiges Reinforcement Learning Konzepte
• Praktische Ansätze für die Anwendung von Reinforcement Learning in realen Szenarien

8. Erste Schritte mit fortschrittlicher KI mithilfe von Transformatoren

Lernziele:

• Arbeiten Sie mit groß angelegten Transformatoren mit Milliarden von Parametern für die Verarbeitung natürlicher Sprache
• Entdecken Sie multimodale Neuronenfunktionen in Vision Transformers
• Verstehen Sie das Konzept der wirtschaftlichen künstlichen allgemeinen Intelligenz (E-AGI)

Behandelte Themen

• Der revolutionäre Wandel durch Transformer-Modelle
• Erforschung von Transformatoren mit Milliarden von Parametern in NLP
• Vision Transformers und multimodale Neuronen
• Einführung in die wirtschaftliche künstliche allgemeine Intelligenz (E-AGI)

9. Computer Vision für angehende KI-Experten

Lernziele

• Verstehen Sie die Grundlagen der Bildverarbeitung
• Entdecken Sie Deep-Learning-Komponenten, die in Feedforward-Neuralnetzwerken verwendet werden
• Beherrschen Sie Convolutional Neural Networks (CNNs) und ihre praktischen Anwendungen
• Lernen Sie Techniken zur Bildsegmentierung und Objekterkennung

Behandelte Themen

• Grundlagen der Bildverarbeitung
• Bildklassifizierungstechniken
• Verstehen und Anwenden von CNNs
• Verbessern der CNN-Leistung
• Techniken zur Segmentierung und Objekterkennung

FAQ

Welches Schulungsformat ist verfügbar?

Das Bootcamp wird über unsere interaktive und immersive Lernplattform in einem flexiblen On-Demand-Selbstlernformat angeboten. Dieser Kurs, den Sie in Ihrem eigenen Tempo absolvieren können, gibt Ihnen die Freiheit, zu lernen, wann und wo es Ihnen passt. Sie können sich Zeit für anspruchsvolle Themen nehmen, Lektionen so oft wie nötig wiederholen und Videos anhalten oder erneut abspielen, um Ihr Verständnis zu vertiefen. Mit einem zweijährigen Zugang zu den Kursmaterialien erhalten Sie fortlaufende Unterstützung, um Konzepte aufzufrischen und Zweifel jederzeit auszuräumen.

Kann ich diesen Kurs neben meiner Vollzeitbeschäftigung absolvieren?

Ja, das ist möglich! Wir wissen, dass es schwierig sein kann, einen Vollzeitjob und eine Weiterbildung unter einen Hut zu bringen. Deshalb bieten wir unser Bootcamp in einem flexiblen Teilzeitformat an, das speziell für Berufstätige entwickelt wurde. Mit der Flex-Option können Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen, ohne Ihre aktuellen Verpflichtungen zu vernachlässigen.

Benötige ich für dieses Bootcamp eine bestimmte Software?

Sie benötigen einen Webbrowser wie Google Chrome, Microsoft Edge oder Firefox. Zusätzlich ist eine Anaconda-Installation erforderlich – aber keine Sorge, diese wird im Rahmen des Programms installiert.

Um reibungslos am AI Bootcamp online teilnehmen zu können, empfehlen wir Ihnen einen Laptop oder Desktop-PC mit mindestens 8 GB RAM und einer stabilen Internetverbindung.

Welche Fähigkeiten sind erforderlich, um Artificial Intelligence Engineer zu werden?

Um als AI Engineer erfolgreich zu sein, benötigen Sie fundierte Kenntnisse in Programmiersprachen wie Python, C++, R oder Java. Darüber hinaus sind ausgeprägte analytische Denk- und Problemlösungsfähigkeiten für die Entwicklung intelligenter Systeme und Modelle unerlässlich.

Was sind die Vorteile einer Karriere als Artificial Intelligence Engineer?

Da KI weiterhin ganze Branchen revolutioniert, sind Sie als KI-Ingenieur an der Spitze der technologischen Innovation. Wenn Sie in dieser schnell wachsenden Branche einsteigen, haben Sie die Möglichkeit, die Zukunft der Datenverarbeitung mitzugestalten, hochbezahlte Stellen zu ergattern und branchenübergreifend etwas zu bewegen. Dieser Karriereweg bietet Ihnen sowohl berufliche Weiterentwicklung als auch die Chance, bedeutende Veränderungen voranzutreiben.

Was sind die beliebtesten Frameworks für künstliche Intelligenz, die Sie in diesem Bootcamp lernen werden?

Im AI Engineer Bootcamp sammeln Sie praktische Erfahrungen mit den am häufigsten verwendeten Tools und Frameworks der KI-Branche. Dazu gehören

• Python – die Sprache für die KI- und ML-Entwicklung
• NumPy und Pandas – unverzichtbar für die Datenbearbeitung und -analyse
• Keras und TensorFlow – leistungsstarke Frameworks für die Erstellung und das Training von Deep-Learning-Modellen
• SQL – für die Verwaltung und Abfrage strukturierter Daten

Diese Tools sind für die Entwicklung realer KI-Anwendungen unverzichtbar und vermitteln Ihnen die praktischen Fähigkeiten, die Sie für eine erfolgreiche Karriere im Bereich Artificial Intelligence benötigen.

Was sind die größten Herausforderungen im Bereich Artificial Intelligence?

Artificial Intelligence steht vor mehreren zentralen Herausforderungen:

Mangel an sauberen und strukturierten Daten:

KI-Systeme benötigen riesige Mengen an hochwertigen, gut gekennzeichneten Daten, um effektiv zu funktionieren. Die Erfassung solcher Daten ist jedoch schwierig, da sie unstrukturiert, inkonsistent oder unvollständig sind. Darüber hinaus schränken strenge Datenschutzbestimmungen in vielen Regionen den Zugang zu nutzbaren Datensätzen ein.

Mangel an qualifizierten Fachkräften:

Da sich die KI-Technologie rasant weiterentwickelt, wächst die Kluft zwischen dem Tempo der Innovation und der Verfügbarkeit von Fachkräften mit den richtigen Kenntnissen. Die Branche benötigt dringend mehr ausgebildete Fachkräfte, die KI-Systeme entwickeln, warten und optimieren können.

Diese Herausforderungen prägen weiterhin den Verlauf der Einführung und Entwicklung von KI in allen Branchen.

Wer kann Artificial Intelligence Engineer werden?

Jeder, der Spaß an analytischem Denken und logischer Problemlösung hat, kann eine erfolgreiche Karriere im Bereich KI anstreben. Vorkenntnisse in der Programmierung oder ein technischer Hintergrund können hilfreich sein, sind aber keine zwingende Voraussetzung.

Was wirklich zählt, ist Ihre Lernbereitschaft. Fähigkeiten wie Programmieren, Mathematik und Statistik sind erlernbar – und mit der richtigen Einstellung und einem gut strukturierten Lernprogramm kann jeder die Fähigkeiten entwickeln, die erforderlich sind, um als KI-Ingenieur erfolgreich zu sein.

Was können Sie nach Abschluss des KI-Bootcamps werden?

Nach Abschluss des KI-Bootcamps verfügen Sie über die Fähigkeiten und Kenntnisse, um eine Reihe von Aufgaben im Bereich der künstlichen Intelligenz zu übernehmen, darunter

• Machine Learning Engineer – Entwerfen und implementieren Sie ML-Modelle, die intelligente Anwendungen ermöglichen.
• Data Scientist – Analysieren Sie komplexe Daten, um mithilfe von KI und statistischen Tools umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.
• KI-Ingenieur – Erstellen und implementieren Sie branchenübergreifende KI-Modelle für Automatisierung, Vorhersagen und Optimierung.
• Business Intelligence Developer – Nutzung von Datenmodellierung und Visualisierung zur Unterstützung strategischer Entscheidungen.
• Computer Vision Engineer – Arbeit an Anwendungen wie Gesichtserkennung, Bildklassifizierung und Objekterkennung.
• Natural Language Processing (NLP) Specialist – Entwicklung von KI-Systemen, die menschliche Sprache verstehen und verarbeiten.

Das Bootcamp bereitet Sie mit realitätsnahen Tools und praktischen Übungen auf anspruchsvolle, gefragte Positionen in verschiedenen Branchen vor.

Aufgaben und Verantwortlichkeiten eines Artificial Intelligence (AI) Engineers

Ein AI Engineer spielt eine zentrale Rolle bei der Entwicklung und Bereitstellung intelligenter Systeme, die lernen und Entscheidungen treffen können. Zu seinen Aufgaben gehören in der Regel:

• Zusammenarbeit mit Data Scientists und Business Analysten, um Geschäftsanforderungen zu verstehen und in AI-Lösungen umzusetzen.
• Entwurf und Entwicklung von Machine-Learning-Modellen, die spezifische Geschäftsprobleme lösen.
• Testen, Validieren und Optimieren von AI-Modellen, um Genauigkeit und Leistung sicherzustellen.
• Bereitstellung von Modellen in Produktionsumgebungen und deren Integration in Anwendungen.
• Konvertierung von ML-Modellen in APIs, damit sie von anderen Systemen leicht abgerufen und verwendet werden können.
• Überwachung von KI-Systemen in der Produktion hinsichtlich Leistung, Fehlern und Nachschulungsbedarf.
• Sich über die neuesten Fortschritte bei KI-Frameworks, Bibliotheken und Best Practices auf dem Laufenden halten.

KI-Ingenieure schließen die Lücke zwischen fortschrittlicher Analytik und praktischer Umsetzung und machen datengesteuerte Automatisierung für Unternehmen zur Realität.

Ist dieses Bootcamp wirklich für Anfänger geeignet?

Auf jeden Fall! Rund 70–80 % der Teilnehmer unseres Back-End-Entwicklungs-Bootcamps haben wenig bis gar keine Vorkenntnisse im Programmieren. Im Gegensatz zu vielen anderen Programmen, die sich als anfängerfreundlich bezeichnen, aber dennoch frühzeitig Herausforderungen wie Programmiertests oder technische Screenings stellen, beseitigen wir diese Hindernisse. Unser Fokus liegt darauf, Sie von Grund auf zu begleiten. Dieses Bootcamp wurde in Zusammenarbeit mit Branchenexperten sorgfältig konzipiert, um Lernenden – unabhängig von ihrem Ausgangsniveau – praktische, berufsbezogene Entwicklungsfähigkeiten zu vermitteln und ihnen einen selbstbewussten Einstieg in eine Karriere im Technologiebereich zu ermöglichen.

Was passiert, wenn mir das Bootcamp zu schwierig ist und ich abbrechen muss?

Wenn Sie Schwierigkeiten mit dem Bootcamp haben, wenden Sie sich bitte an unser Support-Team. Wir sind für Sie da und werden alles tun, um Sie durch schwierige Phasen zu begleiten und Ihnen zu helfen, selbstbewusst weiterzumachen. Denken Sie daran: Die Beherrschung von Entwicklungsfähigkeiten erfordert Zeit und Mühe. Zwar kann jeder Programmieren lernen, doch sind Ausdauer und die Bereitschaft, sich weiterzuentwickeln, der Schlüssel zum Erfolg.