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CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz (berufsbezogenes Zertifikat)
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CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz (berufsbezogenes Zertifikat)

Seien Sie ein Praktiker der Künstlichen Intelligenz.. Beherrschen Sie Strategien zur Implementierung von Techniken der Künstlichen Intelligenz, um Geschäftsprobleme zu lösen.

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(103 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
2 Monate bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • Erfahren Sie mehr über die Geschäftsprobleme, die KI/ML lösen kann, sowie über die spezifischen KI/ML-Technologien, die diese Probleme lösen können.

  • Lernen Sie wichtige Aufgaben kennen, die den Arbeitsablauf ausmachen, einschließlich Datenanalyse und Modelltraining, und erfahren Sie, wie Aufgaben des maschinellen Lernens automatisiert werden können.

  • Verwenden Sie ML-Algorithmen, um die beiden häufigsten überwachten Probleme Regression und Klassifizierung und ein häufiges unüberwachtes Problem zu lösen: Clustering.

  • Erforschen Sie fortgeschrittene Algorithmen, die sowohl beim maschinellen Lernen als auch beim Deep Learning verwendet werden. Erstellen Sie mehrere Modelle, um Geschäftsprobleme innerhalb eines Workflows zu lösen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Workflow Management
  • Kategorie: Data Collection
  • Kategorie: Test Planning
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Learning Strategies
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Data Analysis
  • Kategorie: Random Forest Algorithm
  • Kategorie: Professional Development
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Information Privacy
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Educational Materials

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch
21 Praxisübungen

Berufsbezogenes Zertifikat – 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Identifizieren Sie geeignete Anwendungen von KI und maschinellem Lernen in einer bestimmten Geschäftssituation.

  • Formulieren Sie einen Ansatz für maschinelles Lernen, um bestimmte Geschäftsprobleme zu lösen.

  • Wählen Sie geeignete Tools zur Lösung vorgegebener Machine Learning-Probleme.

  • Schützen Sie den Datenschutz und fördern Sie ethische Praktiken bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI- und maschinellen Lernprojekten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Geschäftsethik
Kategorie: Datengesteuerte Entscheidungsfindung
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Risikominderung
Kategorie: Business Lösungen
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen

Was Sie lernen werden

  • Sammeln und bereiten Sie einen Datensatz für das Training und Testen eines maschinellen Lernmodells vor.

  • Analysieren Sie einen Datensatz, um Erkenntnisse zu gewinnen.

  • Richten Sie bei Bedarf ein Modell für maschinelles Lernen ein und trainieren Sie es, um die Geschäftsanforderungen zu erfüllen.

  • Kommunizieren Sie die Ergebnisse eines Projekts zum maschinellen Lernen an das Unternehmen zurück.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Erhebung von Daten
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Bereitstellung von Anwendungen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Workflow Management
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Projektdurchführung
Kategorie: Geschäftsprozess
Kategorie: Prozessverwaltung
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Technische Kommunikation
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung

Was Sie lernen werden

  • Trainieren und bewerten Sie lineare Regressionsmodelle.

  • Trainieren Sie binäre und Mehrklassen-Klassifizierungsmodelle.

  • Bewerten und optimieren Sie Klassifizierungsmodelle, um ihre Leistung zu verbessern.

  • Trainieren und bewerten Sie Clustering-Modelle, um nützliche Muster in unüberwachten Daten zu finden.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Leistungsoptimierung

Was Sie lernen werden

  • Trainieren und bewerten Sie Entscheidungsbäume und Zufallswälder für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie Support-Vektor-Maschinen (SVM) für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie mehrschichtige künstliche neuronale Netzwerke (ANN) für Regression und Klassifizierung.

  • Trainieren und bewerten Sie Faltungsneuronale Netze (CNN) und rekurrente Neuronale Netze (RNN) für Computer Vision und Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Computervision
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Deep Learning

Was Sie lernen werden

  • Unterscheiden Sie zwischen Zertifizierungen und anderen Validierungstechniken.

  • Planen Sie eine Prüfung auf PearsonVUE und bereiten Sie sich darauf vor, eine Prüfung in einem PearsonVUE-Testzentrum oder online über Pearson OnVUE abzulegen.

  • Entdecken Sie Tools zur Vorbereitung auf Zertifizierungsprüfungen.

  • Posten Sie Ihren Erfolg nach bestandener CertNexus-Zertifizierungsprüfung und teilen Sie ihn mit anderen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Testplanung
Kategorie: Pädagogische Materialien
Kategorie: Systemanforderungen
Kategorie: Lern-Strategien
Kategorie: Anmeldung
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
Kategorie: Berufliche Entwicklung

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Häufig gestellte Fragen

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