Adding Value Consulting
AI+ Engineer™ - eLearning (inklusive examen)
AI & Machine Learning
Software & Cloud

AI+ Engineer™ - eLearning (inklusive examen)

5.450,00 SEK

  • 40 hours
eLearning

AI+ Engineer-certifieringen är anpassad för mjukvaruingenjörer och erbjuder en strukturerad väg från grunderna i AI till avancerade tillämpningar. Programmet börjar med AI-grunder och fortsätter till AI-arkitektur, neurala nätverk, LLM:er, generativ AI, NLP och Transfer Learning med Hugging Face. Deltagarna kommer också att få färdigheter i att designa avancerade GUI:er för AI-lösningar och förståelse för AI-kommunikation och distributionspipeliner genom praktiska, hands-on övningar.

Nyckelfunktioner

Språk

Kurs och material på engelska

Nivå

Avancerad nivå (Kategori: AI+ Teknisk)

1 års plattformsåtkomst

och Virtuellt praktiskt laboratorium ingår

40 timmar av videolektioner & multimedia

Rekommendation om 50 timmars studietid

Material

Video, PDF-material, ljudböcker, poddsändningar, frågesporter och bedömningar.

Examen

Onlineövervakat prov med en gratis omtentamen

Certifikat

Intyg om genomförande ingår. Giltigt i 1 år

Verktyg du kommer att bemästra

TensorFlow, Jenkins, TensorFlow Hub, Hugging Face Transformers

Hero

Om kursen

Innovativ ingenjörskonst: Utnyttja AI-drivna smarta lösningar

  • Omfattande AI-stack: Utforska AI-arkitekturer, LLM:er, NLP och neurala nätverk
  • Praktiska Verktyg: Arbeta med Transfer Learning via Hugging Face och GUI-utveckling
  • Kompetenser inom driftsättning: Skapa funktionella AI-system och hantera kommunikationsledningar
  • Praktisk expertis: Utveckla förmågan att konstruera skalbara, innovativa AI-lösningar

Etiska överväganden inom AI betonas för att säkerställa att eleverna förstår rättvisa, transparens och ansvar i AI-system. Verkliga fallstudier och övningar hjälper till att identifiera och mildra fördomar, vilket förbättrar etisk användning av AI. Denna certifiering utrustar ingenjörer med kunskap och färdigheter för att lösa praktiska AI-utmaningar, innovera ansvarsfullt och ta ledande roller i det snabbt utvecklande AI-landskapet.

Varför denna certifiering är viktig

Skaffa expertis inom att designa, implementera och optimera avancerade AI-system för praktiska tillämpningar.

AI-ingenjör

Lärandemål

I slutet av denna kurs kommer du att kunna:

AI GUI-utveckling

Skapa intuitiva, användarvänliga gränssnitt för AI-applikationer, med inbyggd användbarhetstestning och integrationsmetoder.

AI-implementering & kommunikation

Lär dig att utveckla AI-system, hantera distributionspipeliner och kommunicera deras värde effektivt till intressenter

AI-problemlösning

Tillämpa AI-tekniker för att ta itu med verkliga utmaningar, analysera resultat och förbättra problemlösningsmetoder.

AI-projektledning

Skaffa färdigheter för att planera, allokera resurser, hantera intressenter och framgångsrikt leverera AI-inriktade projekt.

Kurstidslinje

Hero

  1. Grundläggande om Artificiell Intelligens

    Lektion 1

    • 1.1 Introduktion till AI
    • 1.2 Grundläggande koncept och tekniker inom AI
    • 1.3 Etiska överväganden

  2. Introduktion till AI-arkitektur

    Lektion 2

    • 2.1 Översikt av AI och dess olika tillämpningar
    • 2.2 Introduktion till AI-arkitektur
    • 2.3 Att förstå AI-utvecklingscykeln
    • 2.4 Praktiskt arbete: Att konfigurera en grundläggande AI-miljö

  3. Grundläggande om neurala nätverk

    Lektion 3

    • 3.1 Grundläggande om neurala nätverk
    • 3.2 Aktiveringsfunktioner och deras roll
    • 3.3 Bakåtpropagering och optimeringsalgoritmer
    • 3.4 Praktiskt arbete: Att bygga ett enkelt neuralt nätverk med hjälp av ett ramverk för djupinlärning

  4. Tillämpningar av neurala nätverk

    Lektion 4

    • 4.1 Introduktion till neurala nätverk inom bildbehandling
    • 4.2 Neurala nätverk för sekventiell data
    • 4.3 Praktisk implementering av neurala nätverk

  5. Betydelsen av stora språkmodeller (LLM)

    Lektion 5

    • 5.1 Utforska stora språkmodeller
    • 5.2 Populära stora språkmodeller
    • 5.3 Praktisk finjustering av språkmodeller
    • 5.4 Praktisk genomgång: Finjustering för textklassificering

  6. Tillämpning av generativ AI

    Lektion 6

    • 6.1 Introduktion till generativa motståndsnätverk (GANs)
    • 6.2 Tillämpningar av variational autoencoders (VAEs)
    • 6.3 Generera realistiska data med generativa modeller
    • 6.4 Praktiskt arbete: Implementering av generativa modeller för bildsyntes

  7. Naturalspråksbehandling

    Lektion 7

    • 7.1 NLP i verkliga scenarier
    • 7.2 Uppmärksamhetsmekanismer och praktisk användning av transformatorer
    • 7.3 Djupgående förståelse av BERT för praktiska NLP-uppgifter
    • 7.4 Praktiskt arbete: Att bygga praktiska NLP-pipelines med förtränade modeller

  8. Transfer Learning med Hugging Face

    Lektion 8

    • 8.1 Översikt av transferinlärning inom AI
    • 8.2 Strategier och tekniker för överföringsinlärning
    • 8.3 Praktiskt arbete: Implementering av transferinlärning med Hugging Face-modeller för olika uppgifter

  9. Utveckling av avancerade GUI:er för AI-lösningar

    Lektion 9

    • 9.1 Översikt av AI-applikationer med grafiskt användargränssnitt
    • 9.2 Webbaserat ramverk
    • 9.3 Skrivbordsapplikationsramverk

  10. AI-kommunikation och utvecklingspipeline

    Lektion 10

    • 10.1 Effektiv kommunikation av AI-resultat till icke-tekniska intressenter
    • 10.2 Bygga en distribution pipeline för AI-modeller
    • 10.3 Utveckling av prototyper baserade på kundkrav
    • 10.4 Praktiskt arbete: Driftsättning

  11. AI-agenter för ingenjörsvetenskap

    Valfri modul

    • 1. Att förstå AI-agenter
    • 2. Fallstudier
    • 3. Praktisk övning med AI-agenter
AI-ingenjör

Vem bör anmäla sig till detta program?

AI- & mjukvaruingenjörer: Bemästra AI-tekniker och avancerad systemdesign.

Maskininlärningsentusiaster: Tillämpa djupinlärning, NLP och neurala nätverk.

Dataforskare: Bygg och distribuera skalbara AI-lösningar.

IT-specialister & systemarkitekter: Integrera AI för att optimera infrastrukturen.

Starta kursen nu

Industritillväxt

Drivande nästa generations AI-aktiverad teknik

  • Till 2027 kommer 80% av ingenjörerna att behöva vidareutbildning för att anpassa sig till generativ AI-teknik (GenAI) (Gartner).
  • Snabb AI-adoption över olika sektorer ökar efterfrågan på yrkesverksamma med avancerad AI-expertis.
  • Organisationer söker AI+ Ingenjörer för att bygga innovativa lösningar för AI-driven automatisering och beslutsfattande.
  • Det globala behovet av kompetens inom AI-teknik växer, vilket skapar lukrativa möjligheter för experter på AI-systemdesign och implementering.

Mer information

Förkunskapskrav

  • Det rekommenderas att slutföra kursen AI+ Data™ eller AI+ Developer™.
  • En gedigen grund i programmering med Python krävs för praktiska övningar och projekt.
  • Grundläggande kunskaper i gymnasienivåns algebra och statistik är nödvändiga.
  • Förståelse för grundläggande programmeringskoncept, inklusive variabler, funktioner, loopar och datastrukturer som listor och ordböcker, är nödvändig.

Provuppgifter

  • Varaktighet: 90 minuter
  • Godkänd: 70% (35/50)
  • Format: 50 flervalsfrågor/flervalsrespons
  • Leveransmetod: Online via övervakad examinationssystem (flexibel schemaläggning)
  • Språk: Svenska

Licensiering och ackreditering

Denna kurs erbjuds av AVC enligt Partnerprogramavtalet och uppfyller kraven i Licensavtalet.

Aktiepolicy

AVC tillhandahåller inte anpassningar på grund av en funktionsnedsättning eller medicinskt tillstånd hos några studenter. Kandidater uppmuntras att kontakta AVC för vägledning och stöd under anpassningsprocessen.


Vanliga frågor

Behöver du en företagslösning eller integration av LMS?

Hittade du inte kursen eller programmet som skulle passa för ditt företag? Behöver du LMS-integration? Skriv till oss! Vi löser det!