Artificial Intelligence Engineer (AI) – Masterprogram - Ett unikt utbildnings och certifieringsprogram - Artificiell intelligens

Artificial Intelligence Engineer – Master's Program – En unik utbildning!

Ai Learning & Certification Path – Ny uppdaterad 2024 version!

Lyft din professionella resa genom att anmäla dig till detta AI- och ML-program av AVC i samarbete med IBM. Förvärva eftertraktad expertis inom områden som Machine Learning (ML), Deep Learning, Natural Language Processing (NLP), datorvision, reinforcement learning, generativ AI, prompt engineering, ChatGPT och många fler. Programmet innehåller även hackathons och AMA-sessioner som anordnas av IBM.

I samarbete med IBM 

Lägg till IBM's fördelar i ditt utbildningsprogram

Få tillgång till exklusiva Hackathons, Masterclasses och Ask-Me-Anything-sessioner från IBM.

Vad mer får du?

25 branschrelevanta projekt och integrerade labb
Du får tillgång till 25 branschrelevanta projekt. Praktiskt tillämpat lärande med integrerade labbar.

Generativ AI Edge
Live interaktiva sessioner om de senaste AI-trenderna, såsom ChatGPT, Generative AI, prompt engineering och mer.

Fördjupande inlärningsupplevelse
8X högre interaktion i live online-klasser som levereras av erfarna utbildare och branschexperter.

Lär dig av de bästa
LevelUp-session av Andrew McAfee, Principal Research Scientist vid MIT

DU FÅR MER ÄN 12 KURSER!

Programmets viktigaste egenskaper

• Certifikat för fullgjort AI Engineer-program.
• Kärnkurser som levereras i live-online-klasser av branschexperter.
• 3 Capstones (slutprojekt) och 25+ praktiska projekt från olika branschdomäner.
• Live interaktiva sessioner om de senaste AI-trenderna, såsom ChatGPT, generativ AI, prompt engineering och mycket mer.
• Exponering för TensorFlow, Keras, ChatGPT, OpenAI, Dall-E och andra framstående verktyg.
• Masterclasses som hålls av experter från IBM.
• Få IBM-certifikat för IBM-kurser.
• Det mycket kompletta programmet hjälper dig att bli uppmärksammad av de bästa rekryteringsföretagen.
• Exklusiva hackathons och Ask Me Anything-sessioner av IBM.

Vad kan du förvänta dig? Innehåll/ämnen:

• Grundläggande om generativ AI, Prompt Engineering & ChatGPT
• Grundläggande programmering
• Python för datavetenskap av IBM
• Tillämpad datavetenskap med Python
• Machine Learning
• Specialisering på Deep Learning
• Grundkurs för AI-ingenjörer
• ADL och datavision
• Avancerad generativ AI
• Deep Learning med Keras och TensorFlow av IBM
• Master Class för industrin - artificiell intelligens
• Natural Language Processing (NLP)
• Reinforcement Learning

Om Masters i artificiell intelligens

Masterprogrammet i artificiell intelligens, som skapats i samarbete med IBM, introducerar studenterna till blandad inlärning och förbereder dem för att bli specialister inom artificiell intelligens och datavetenskap. I Armonk, New York, är IBM ett betydande företag för kognitiva tjänster och integrerade molnlösningar som tillhandahåller många teknik- och konsultlösningar. IBM investerar varje år 6 miljarder dollar i forskning och utveckling och har vunnit fem Nobelpris, nio amerikanska nationella teknikmedaljer, fem amerikanska nationella vetenskapsmedaljer, sex Turing-utmärkelser och tio introduktioner i US Inventors Hall of Fame. IBM är ledande inom AI och maskininlärningsteknik för 2023. Detta AI-masterprogram kommer att förbereda studenterna för karriärer inom artificiell intelligens och dataanalys.

Vad får jag när jag gör detta Masters program i artificiell intelligens som produceras av AVC i samarbete med IBM?

Du kommer att få certifikat från IBM, AVC och Simplilearn när du har slutfört dessa kurser. Dessa certifikat kommer att intyga dina förmågor som expert på artificiell intelligens. Dessutom kommer du att få följande:

• Masterclass av IBM-experter
• 'Ask me anything' sessioner med IBM:s ledning.
• Hackathons som genomförs av IBM
• Ett intyg om avslutad utbildning som är internationellt erkänt av branschen.

Vilka färdigheter omfattas av masterutbildningen i artificiell intelligens?

Du kommer att kunna visa upp följande förmåga efter att ha slutfört denna masterutbildning i artificiell intelligens:

• Få insikter i de senaste AI-trenderna som generativ AI, prompt engineering, ChatGPT och mer.
• Lär dig hur man använder effektiva tekniker för prompt engineering för att förbättra prestandan och kontrollera beteendet hos generativa AI-modeller.
• Behärska AI och ML på ett heltäckande sätt och förstå deras innebörd, syfte, omfattning, stadier, tillämpningar och effekter.
• Navigera datavetenskapliga förvecklingar med expertis, som omfattar processer, brottning, utforskning, visualisering, hypotesuppbyggnad och testning.
• Utför vetenskapliga och tekniska beräkningar sömlöst med hjälp av SciPy-paketet, inklusive underpaket som Integrate, Optimize, Statistics, IO och Weave.
• Excellera i matematiska beräkningar med hjälp av NumPy- och scikit-learn-paketet.
• Få expertis inom övervakad och oövervakad inlärning, rekommendationsmotorer och tidsseriemodellering.
• Validera maskininlärningsmodeller effektivt genom att avkoda olika noggrannhetsmått.
• Förstå och tillämpa djupinlärning i olika applikationer.
• Navigera i lagren av dataabstraktion i neurala nätverk och få oöverträffade insikter i data.
• Använda verktyg som Keras för att bygga datorseendeapplikationer.
• Bli väl förtrogen med generativa adversariala nätverk (GAN).
• Utföra distribuerade och parallella beräkningar effektivt med hjälp av högpresterande GPU:er.
• Förståelse av naturligt språk och generering av naturligt språk
• Behärska förståelse och generering av naturligt språk och fördjupa dig i grunderna för NLP med hjälp av Pythons Natural Language Toolkit (NLTK).
• Lär dig hur du använder maskininlärning och djupinlärning sömlöst med NLP.
• Konvertera text till tal med automatiserad taligenkänning.
• Lär dig hur man tillämpar teori för förstärkningsinlärning med Python och TensorFlow.
• Behärska olika sätt att lösa problem med förstärkningsinlärning genom olika branschstandardstrategier.

Vilka är utbildningsmålen för denna masterutbildning i artificiell intelligens?

AVC och IBM samarbetade för att skapa en masterutbildning i artificiell intelligens som kombinerar artificiell intelligens, datavetenskap, maskininlärning och deep learning, vilket gör det möjligt att tillämpa sofistikerade verktyg och modeller i den verkliga världen. Detta AI-masterprogram kommer att lära dig principerna för statistik för maskininlärning, pythonprogrammering, datavisualisering och funktionsutveckling. Kurserna kommer att lära dig att använda Pythonbibliotek som TensorFlow, Matplotlib och Scikit-learn, samt grundläggande tekniker för maskininlärning som övervakad och oövervakad inlärning och avancerade koncept som artificiella neurala nätverk, datalager och funktionsutvinning och TensorFlow.

Artificiell intelligens och maskininlärning kommer att väsentligt påverka alla aspekter av det dagliga livet inom den närmaste framtiden, med tillämpningar inom hälsovård, luftfart, finans, logistik och kundsupport. Ett jobb inom artificiell intelligens sätter dig på den snabba vägen till en dynamisk, ständigt föränderlig bransch som förutspås växa betydligt och mer än så när du har avslutat utbildningen.

Vilka projekt ingår i denna masterutbildning i artificiell intelligens?

Över 15 verkliga projekt inom olika områden ingår i denna masterutbildning i AI som utvecklats tillsammans med IBM. Dessa projekt är avsedda att hjälpa dig att förstå viktiga AI-ämnen som övervakad och oövervakad inlärning, förstärkningsinlärning, stödvektormaskiner, deep learning, TensorFlow, neurala nätverk, konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk.

Utbildningen innehåller en slutuppgift som gör att du kan granska de principer du lärt dig. Du kommer att ta emot specialiserade, guidade lektioner för att utveckla ett högkvalitativt industriprojekt som behandlar ett verkligt problem. Detta AI Masters Program slutprojekt kommer att täcka allt från explorativ dataanalys till modellkonstruktion och anpassning. Du kommer att använda avancerade AI-baserade övervakade och oövervakade algoritmer som regression, Multinomial Naive Bayes, SVM, trädbaserade algoritmer och NLP i det ämne som du väljer för att slutföra det här slutprojektet. Du kommer att få ett intyg om att du har slutfört projektet.

Du kommer också att ha en verklig projekterfarenhet, som du kan presentera för framtida arbetsgivare som ett praktiskt bevis på dina nya kunskaper från kursen.

Projekt 1 – Socials

För att minska socialt hat och negativitet kan du skapa en modell som använder naturlig språkbehandling och maskininlärning för att känna igen olämpliga tweets som bör tas bort från Twitter.

Projekt 2 - E-commerce

Amazon Prime videos filmrecensioner ingår i datainsamlingen. Analysera datamängden med filmrecensioner från Amazons kunder och skapa ett rekommendationssystem med maskininlärning som tilldelar poäng till varje användare.

Projekt 3 - Fordon

Mercedes vill minska den tid som spenderas i testbänken för att minska tiden för att få ut en produkt (bil) på marknaden. Skapa och optimera en algoritm för maskininlärning för att lösa denna utmaning.

Projekt 4 - Detaljhandel

Skapa en prediktiv modell för att förutsäga försäljningen för Walmart-butiker med hänsyn till speciella rabatterbjudanden. Undersök hur försäljningen påverkas av makroekonomiska variabler som KPI och arbetslöshetssiffrorna.

Projekt 5 - Telekommunikation

Comcast har för avsikt att öka kundnöjdheten genom att identifiera och åtgärda problemområden och letar efter lösningar som kan genomföras.

Projekt 6 - E-commerce

ML-ingenjörer måste analysera Amazon-användarnas utvärderingar av olika artiklar baserat på den tillhandahållna datamängden och förutsäga känslan eller nöjdheten baserat på innehållet i funktionerna eller recensionerna.

Projekt 7 - Handel

Banksektorn är den vanligaste arbetsgivaren för datavetare. Bedragare som försöker lura systemet är ständigt inriktade på den. Kreditkortsföretag måste kunna upptäcka olagliga kreditkortsbedrägerier, trots svårigheten att exakt känna igen bedräglig och olaglig verksamhet. Flera metoder, t.ex. klassificering med överanpassning, oövervakade metoder för upptäckt och heuristik, måste användas för att uppnå maximal noggrannhet vid upptäckt av bedrägerier.

Projekt 8 - Detaljhandel

Den viktigaste aspekten av hanteringen av detaljhandelns leveranskedja är prognostisering av efterfrågan. För att kunna göra detta effektivt måste yrkesverksamma personer förstå datavetenskap och ensemblemetodik. För den kommande månaden måste du prognostisera den dagliga försäljningen för varje butik.

Vem bör ta denna AI Masters?

AVC:s masterprogram i artificiell intelligens lämpar sig väl för flera yrkesområden och karriärer, t.ex:

• Personer som är intresserade av att arbeta som AI- eller maskininlärningsingenjör.
• Analytiska chefer övervakar en grupp analytiker.
• Dataarkitekter som vill lära sig om system och algoritmer för artificiell intelligens.
• Dataanalytiker som är intresserade av att arbeta med maskininlärning eller artificiell intelligens.
• Yrkesverksamma var intresserade av artificiell intelligens eller maskininlärning som yrke.
• Experter som vill förbättra sin förståelse av sina områden med hjälp av artificiell intelligens.

Masters in Artificial Intelligence Learning Path

Kurs 1: Introduktion till artificiell intelligens

Denna introduktion till artificiell intelligens (AI) är utformad för att hjälpa eleverna att avkoda mysteriet med artificiell intelligens och dess affärstillämpningar. Den här AI-kursen för nybörjare ger en översikt över AI-koncept och arbetsflöden, maskininlärning, djupinlärning och prestandamätning.

Kursinnehåll ( e-learning)

Kurs 2: Grundläggande om generativ AI, Prompt Engineering och ChatGPT

Denna kurs utforskar generativa AI-modeller grundligt, med särskild tonvikt på ChatGPT. Deltagarna kommer att förstå grunderna för generativ AI och dess omfattning, prompt engineering, förklarbar AI, konversations-AI, ChatGPT, andra stora språkmodeller och mer.

Lärandemål:

• Förvärva en solid grund i generativa AI-modeller, som omfattar deras kärnprinciper och olika modeller.
• Förstå begreppet förklarbar AI, förstå dess betydelse och skilja mellan olika metoder för att uppnå förklarbarhet i AI-system.
• Använda effektiva tekniker för prompt engineering för att förbättra prestanda och reglera beteendet hos generativa AI-modeller.
• Utveckla en omfattande förståelse för ChatGPT, inklusive dess operativa mekanismer, anmärkningsvärda funktioner och begränsningar.
• Utforska en rad applikationer och scenarier där ChatGPT kan kan användas effektivt.
• Behärska finjusteringstekniker för att anpassa och optimera ChatGPT modeller.
• Känna igen de etiska utmaningarna av generativa AI-modeller för att säkerställa ansvarsfull dataanvändning, mildra partiskhet, och förhindra missbruk.
• Förstå den transformativa potential för generativ AI över branscher och utforska framstående verktyg.
• Få insikter om framtiden för generativ AI, dess utmaningar och de nödvändiga stegen för att låsa upp dess fulla potential.

Ämnen som behandlas:

• Generative AI and its Landscape
• Explainable AI
• Conversational AI
• Prompt Engineering
• Designing and Generating Effective Prompts
• Large Language Models
• ChatGPT and its Applications
• Fine-tuning ChatGPT
• Ethical Considerations in Generative AI Models
• Responsible Data Usage and Privacy
• The Future of Generative AI
• AI Technologies for Innovation

Kurs 3: Uppdatering av programmering

I den här kursen får du grundläggande Python-kunskaper som kommer att fungera som en av byggstenarna för din resa genom hela programmet.

Lärandemål:

• Få kunskap om procedurbaserad och objektorienterad programmering.
• Förstå fördelarna med att använda fördelar med att använda Python som ett programmeringsspråk.
• Installera Python och dess integrerade utvecklingsmiljö.
• Bekanta dig med Jupyter Notebook och dess användning.
• Implementera Pythons identifierare, indrag och kommentarer på ett effektivt sätt.
• Förstå Pythons datatyper, operatorer och strängfunktioner.
• Lär dig mer om olika typer av loopar i Python.
• Utforska variabelomfång inom funktioner.
• Förklara begreppen objektorienterad programmering och dess egenskaper.
• Beskriva metoder, attribut och åtkomstmodifierare i Python.
• Få en förståelse för multithreading.

Ämnen som omfattas:

• Grundläggande programmering
• Introduktion till Python-programmering
• Datatyper och operatorer i Python
• Villkorliga satser och loopar i Python
• Python-funktioner
• Objektorienterad programmering
• Koncept med Python
• Threading/ Trådning

Kurs 4: Python för datavetenskap (IBM)

Denna kurs har utformats av IBM och lär studenterna att använda Python för datavetenskap. Efter avslutad kurs kommer du att kunna skriva Python-skript och utföra kritisk praktisk dataanalys med hjälp av en Jupyter-baserad labbmiljö.

Lärandemål:

• Använd variabler, strängar, funktioner, loopar och villkor för att skapa ditt första Python-program.
• Få en förståelse för listor, uppsättningar, lexikon, villkor, förgrening, objekt och klasser.
• Utnyttja pandas för att ladda, manipulera och spara data, samt läsa och skriva filer i Python.

Ämnen som behandlas:

• Grunderna i Python
• Datastrukturer i Python
• Grundläggande programmering i Python
• Arbeta med data i Python
• Arbeta med NumPy-arrayer

Kurs 5: Applied Data Science with Python 

Denna kurs ger en omfattande förståelse för grundläggande datavetenskap, inklusive dataförberedelse, modellbyggande och utvärdering. Deltagarna kommer att lära sig begrepp som strängar, Lambda-funktioner och listor. Dessutom kommer de att utforska ämnen som NumPy, linjär algebra och statistiska begrepp, inklusive mått på central tendens och spridning, skevhet, kovarians och korrelation. Kursen omfattar även hypotesprövning testning, såsom Z-test, T-test och ANOVA, och datamanipulering med pandas.
Deltagarna kommer att utveckla färdigheter i datavisualisering med hjälp av populära bibliotek som Matplotlib, Seaborn, Plotly och Bokeh.

Industriprojekt: Amazon & Walmart                    

Kursinnehåll (Online Classroom Flexi Pass)

Lärandemål:

• Förklara grunderna för datavetenskap och dess praktiska tillämpningar.
• Utforska processerna för data förberedelse, modellbyggnad och utvärdering.
• Tillämpa Python-koncept som strängar och förstå Lambda-funktioner och funktioner och listor.
• Utveckla en gedigen förståelse för de grunderna i NumPy.
• Utforska indexering av matriser och tekniker.
• Tillämpa principer för linjär algebra i dataanalys.
• Förstå tillämpningen av kalkyl i linjär algebra.
• Beräkna mått på central tendens och spridning.
• Få en tydlig förståelse av statistiska begrepp som skevhet, kovarians och korrelation.
• Beskriva nollhypotesen och den alternativ hypotes.
• Undersöka olika hypotesprövningar, inklusive Z-test och T-test.
• Förstå begreppet ANOVA.
• Arbeta med pandas två primära datastrukturer strukturer: Series och DataFrame.
• Använda pandas för uppgifter som dataladdning laddning, indexering, omindexering och sammanslagning.
• Förbereda, formatera, normalisera och standardisera data med hjälp av data binning tekniker.
• Skapa visualiseringar med Matplotlib, Seaborn, Plotly och Bokeh.

Ämnen som omfattas:

• Introduktion till datavetenskap
• Grunderna i Python-programmering
• NumPy
• Linjär algebra
• Grundläggande statistik
• Sannolikhetsfördelningar
• Avancerad statistik
• Arbeta med pandas
• Dataanalys
• Bearbetning av data
• Visualisering av data
• Statistiktillämpningar från början till slut i Python

Kurs 6: Machine Learning

Kursen ger en omfattande översikt över olika typer av maskininlärning och deras praktiska tillämpningar. Du kommer att utforska maskininlärningspipelinen och få insikter i övervakad inlärning, regressionsmodeller och klassificeringsalgoritmer. Dessutom kommer du att studera oövervakad inlärning, klustringstekniker och ensemble modellering. Utvärdera populära ramverk för maskininlärning som TensorFlow och Keras, och bygga en rekommendationsmotor med PyTorch.

Lärandemål:

• Undersöka de olika typerna av maskininlärning och deras respektive egenskaper.
• Analysera maskininlärningspipelinen och förstå de viktigaste operationerna som ingår i maskininlärningsoperationer (MLOps).
• Lär dig om övervakad inlärning och dess breda utbud av applikationer.
• Förstå begreppen överanpassning och underanpassning och använda tekniker för att upptäcka och förhindra dem.
• Analysera olika regressionsmodeller och deras lämplighet för olika scenarier.
• Identifiera linjäritet mellan variabler och skapa korrelationskartor.
• Lista olika typer av klassificeringsalgoritmer och förstå deras
  specifika tillämpningar.
• Behärska olika typer av oövervakade inlärningsmetoder och när dem.
• Få en djup förståelse för olika klustringstekniker inom
  oövervakad inlärning.
• Undersöka olika tekniker för ensemblemodellering tekniker som bagging, boosting, och stapling.
• Utvärdera och jämföra olika ramverk för maskininlärning, inklusive TensorFlow och Keras.
• Bygga en rekommendationsmotor med hjälp av PyTorch.

Ämnen som behandlas:

• Machine Learning
• Supervised Learning
• Regression & Applications
• Classification & Applications
• Unsupervised Learning
• Ensemble Learning
• Recommendation Systems

Kurs 7: Deep Learning-specialisering

Denna omfattande kurs ger dig kunskap och färdigheter för att effektivt använda djupinlärningsverktyg med AI/ML-ramverk. Du kommer att utforska de grundläggande begreppen och praktiska tillämpningarna av deep learning samtidigt som du får en tydlig förståelse för skillnaderna mellan deep learning och maskininlärning. Kursen täcker ett brett spektrum av ämnen, inklusive neurala nätverk, framåt- och bakåtpropagering, TensorFlow 2, Keras, prestandaoptimeringstekniker, modelltolkningsbarhet, Convolutional Neural Networks (CNN), transfer learning, object detection, Recurrent Neural Networks (RNN), autoencoders och skapande av neurala nätverk i PyTorch. I slutet av kursen kommer du att ha en solid grund i djupinlärningsprinciper och förmågan att bygga och optimera djupinlärningsmodeller effektivt med Keras och TensorFlow.

Uppnå vår certifiering för Deep Learning och skaffa dig en konkurrensfördel gentemot dina kollegor i nästa intervju.

Powered By: TensorFlow       

Lärandemål:

• Skillnad mellan djupinlärning och maskininlärning och förstå deras respektive tillämpningar.
• Få en grundlig förståelse för olika typer av neurala nätverk.
• Behärska begreppen framåtpropagering och bakåtpropagering i djupa neurala nätverk (DNN).
• Få insikt i modelleringstekniker och prestandaförbättring inom djupinlärning. inlärning.
• Förstå principerna för hyperparameterinställning och modell
  tolkningsbarhet.
• Lär dig om viktiga tekniker som som dropout och early stopping och implementera dem effektivt.
• Utveckla expertis inom konvolutionella neurala nätverk (CNN) och objekt detektering.
• Förvärva en gedigen förståelse för återkommande neurala nätverk (RNN).
• Bli bekant med PyTorch och lär dig hur man skapar neurala nätverk med hjälp av detta ramverk.

Ämnen som omfattas:

• Introduktion till Deep Learning
• Artificial Neural Networks
• Deep Neural Networks
• TensorFlow
• Modelloptimering och Förbättring av prestanda
• Convolutional Neural Networks (CNNs)
• Transfer Learning
• Object Detection
• Recurrent Neural Networks (RNNs)
• Transformer Models for Natural Language Processing (NLP)
• Getting Started with Autoencoders
• PyTorch

Kurs 8: Ai slutprojekt

AVC:s Ai slutprojekt ger dig en möjlighet att tillämpa de färdigheter du lärt dig i kursen Artificiell intelligens. Med dedikerade mentorsessioner kommer du att veta hur du ska lösa ett verkligt branschanpassat problem. Projektet är det sista steget i utbildningen och hjälper dig att visa upp din expertis för arbetsgivare.

Lärandemål:

Capstone / slutprojektet kommer att öka din förståelse för artificiell intelligens beslutscykel, inklusive att utföra utforskande dataanalys, bygga och finjustera en modell med avancerade AI-baserade algoritmer och presentera resultat.

Kursinnehåll

1. AI-slutprojekt
2. Utforskande dataanalys
3. Utforskande dataanalys
4. Uppbyggnad och anpassning av modeller
5. Oövervakad inlärning
6. Representation av resultat

Master's Program Certificate du kommer att få:           

* Du får individuella certifikat för varje kurs.

Denna utbildning ger dig följande extra bonusmaterial:

EXTRA'S - Valbara kurser

1. Deep Learning med TensorFlow (IBM)
2. Advanced Deep Learning & Computer Vision
3. Natural Language Processing and Speech Recognition
4. Reinforcement Learning
5. Advanced Generative AI
6. Industry Master Class – Artificial Intelligence

Du behöver inte läsa dessa kurser för att få ditt Master Certificate. Du har möjlighet att läsa dessa kurser som en del av det övergripande programmet.

Valbara kurser

Deep Learning med Tensorflow (IBM)

Den här kursen tar dina maskininlärningskunskaper till nästa nivå genom att ge en omfattande förståelse av Deep Learning med TensorFlow och Keras.
Bli skicklig på Deep Learning-koncept, så att du kan konstruera artificiella neurala nätverk neurala nätverk och navigera genom lager av dataabstraktion. Genom att låsa upp datapotentialen förbereder denna kurs dig för nya gränser inom artificiell intelligens.

Avancerad Deep Learning och Computer Vision

Denna omfattande kurs ger fördjupad kunskap och praktiska färdigheter inom datorseende och avancerade tekniker för djupinlärning. Du kommer att fördjupa dig olika ämnen, inklusive bildbildning och bearbetning, Convolutional neurala nätverk (CNN), objektdetektering, bildsegmentering, generativa
generativa modeller, optisk teckenigenkänning, distribuerad och parallell databehandling samt användning av djupinlärningsmodeller. I slutet av kursen kommer du att ha expertis för att hantera komplexa datorvisionsutmaningar och framgångsrikt distribuera djupinlärningsmodeller i olika tillämpningar.

Natural Language Processing och Speech Recognition

I den här kursen får du en detaljerad förståelse för vetenskapen bakom tillämpningen av maskininlärningsalgoritmer för att bearbeta stora mängder data om naturligt språk. Kursen fokuserar på förståelse av naturligt språk, funktionsteknik, generering av naturligt språk, automatiserad taligenkänning, tal-till-text-omvandling, text-till-tal-omvandling och röstassistans
enheter.

Reinforcement Learning

Denna kurs erbjuder en omfattande utforskning av kärnkoncepten för förstärkningsinlärning. Du kommer att lära dig hur man löser problem med förstärkningsinlärning med hjälp av olika strategier genom praktiska exempel och hands-on övningar med Python och TensorFlow. Kursen täcker teorin bakom RL-algoritmer och utrustar dig med färdigheterna för att effektivt använda förstärkning inlärning som en problemlösningsstrategi. I slutet av kursen kommer du att vara kunna använda RL-algoritmer för att hantera ett brett spektrum av verkliga utmaningar.

Advanced Generativ AI

Dyk djupt ner i innovativa generativa AI-principer med denna avancerade kurs. Under programmet kommer du noggrant att utforska neurala nätverk, LLM, deras arkitekturer och olika generativa modeller som VAE, GAN, autoencoders och transformatorbaserade modeller. Fördjupa dig i kända generativa AI-modeller som GPT, BERT och T5 och behärska konsten att effektivt bedöma deras prestanda. Delta i praktiska inlärningsaktiviteter och skaffa dig praktisk expertis inom bygga och distribuera en konversationschatbot som engagerar sig i meningsfulla dialoginteraktioner.

Karriärmöjligheter och jobbutsikter för AI-ingenjörer

Är AI-ingenjörer mycket efterfrågade? Ja, AI-ingenjörer är mycket efterfrågade eftersom efterfrågan på AI-teknik ökar inom olika branscher. Enligt Statistiska centralbyrån väntas karriärtillväxten för ingenjörer inom artificiell intelligens uppgå till minst 31,4 % fram till 2030.

Karriärmöjligheter för AI-ingenjörer?
AI är det snabbast växande området på arbetsmarknaden, med en beräknad expansion på 38,1 % mellan 2022 och 2030. I takt med att AI får allt större genomslag inom hotell- och restaurangbranschen, hälso- och sjukvården, finanssektorn, e-handeln och underhållningsbranschen kommer det att finnas en stor efterfrågan på AI-ingenjörer med rätt kompetens och expertis.

AI har många karriärmöjligheter, t.ex. maskininlärningsingenjör, datavetare, AI-forskare, robotingenjör, AI-konsult, datorseendeingenjör, ingenjör inom naturlig språkbehandling och AI-produktchef.

Har AI möjligheter i framtiden?
Ja, AI har stora möjligheter i framtiden. Arbetsmarknaden för AI-ingenjörer förväntas växa exponentiellt och revolutionera hälso- och sjukvård, finans, detaljhandel, transport, utbildning, underhållning och fler branscher.

--- ---

Kortfattat, vad är dessa unika AVC masterprogram?

AVC’s Masterprograms

Uppnå dina karriärmål med industriellt erkända Learning Paths.

AVC:s masterprogram är intensiva, online bootcamps för bland annat: Data Science and Analytics, AI and Machine Learning, Big Data Cloud Computing, Cyber Security, Project Management, Full Stack Web Development och Digital Marketing.

Dessa Learning Paths består av olika kurser och ämnen som är relaterade till specifika färdigheter för en roll eller ett jobb, t.ex. Data Analyst (dataanalytiker), Cyber Security Specialist (Cybersäkerhetsspecialist) eller Digital Transformation Leader (Ledare för digital transformation).

Dessa utbildningar har utvecklats i samarbete med t.ex. EY; IBM och Purdue University. När du har avslutat kursen får du ett erkänt certifikat från t.ex. AVC, IBM och Purdue University, vilket ger din profil ett större värde.

Learning Parths består av ett antal online klassrumskurser och e-learningkurser som du kan läsa i din egen tid och takt. Mycket flexibelt. Du har 11-12 månaders tillgång till Learning Path/programmet. Varje utbildning består av cirka 8-9 kurser och ämnen.