AI+ Developer Practitioner™

Ár 99 900 Ft + Áfa
E-learning Azonnal kezdhető
Időtartam 40 óra tananyag, önálló tempóban
Nyelv angol
Előfeltétel Alapszintű matematika, számítástudományi alapismeretek, alapvető programozási készségek
Terület AI Development

Így tanulhatod

E-learning Azonnal kezdhető · 99 900 Ft + Áfa Megrendelem
Nyílt képzés Ebben a formában nem érhető el
Zártkörű céges Bármelyik képzésünk a csapatodnak Ajánlatot kérek

Kinek szól
Mit tartalmaz az ár
Tematika
A vizsgáról

Válassz formát

E-learning

Ár

99 900 Ft + Áfa

Ez az önálló, online forma ára; oktatóval tartott formában a képzés külön ajánlat alapján érhető el.

Pótvizsga 20 300 Ft + Áfa

Hol tanulsz az AI CERTs saját online platformján A vásárlás nálunk történik, a tananyaghoz és a vizsgához viszont az AI CERTs felületén kapsz hozzáférést. A hozzáférést a megrendelés visszaigazolása után e-mailben küldjük. A hozzáférés beállításához a nevedet és az e-mail-címedet átadjuk az AI CERTs részére.

Nincs meghirdetett időpont, bármikor elkezdheted
12 hónap hozzáférés a tananyaghoz

Megrendelem az önálló formát

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Céges csoportnak zárt képzést tartunk. Ajánlatot kérek →

Áttekintés

Miről szól a képzés

A kurzus, a tananyag és a vizsga angol nyelvű.

AI-alapok: a Pythont, a deep learninget, az adatfeldolgozást és az algoritmustervezést fedi le
Gyakorlati projektek: az NLP-re, a számítógépes látásra és a megerősítéses tanulásra összpontosítanak
Haladó modulok: idősorok, modellmagyarázhatóság és felhőben történő üzembe helyezés
Iparágra kész tudás: felkészíti a résztvevőket összetett AI-rendszerek tervezésére és üzembe helyezésére

Előfeltételek

Alapszintű matematika, számítástudományi alapismeretek, alapvető programozási készségek

Célcsoport

Kinek szól

Szoftverfejlesztők: fejleszted a programozói tudásodat az AI-algoritmusok és a deep learning technikáinak elsajátításával.

Adatok iránt érdeklődők: AI-vezérelt adatelemzéssel, gépi tanulási modellekkel és deep learninggel oldasz meg összetett problémákat.

Számítógépes látással és NLP-vel foglalkozó kutatók: elmélyedsz az AI szakterületein, köztük a számítógépes látásban és a természetesnyelv-feldolgozásban.

IT-szakemberek és rendszerarchitektek: AI-megoldásokat építesz be a meglévő rendszerekbe, és optimalizálod a teljesítményüket.

Hallgatók és pályakezdők: erős alapokat építesz az AI-fejlesztésben, és felkészülsz a technológiai szektor jövőbeli lehetőségeire.

Az árban

Mit tartalmaz az ár

Önálló tempójú online kurzus, a teljes tananyaggal
A hivatalos AI CERTs® vizsga
Digitális badge a sikeres vizsga után

Tananyag

Tematika

1. modul: A modern AI alapjai fejlesztőknek

1.1 A mesterséges intelligencia megértése
1.2 Egy AI-alkalmazás összetevői
1.3 Az AI-fejlesztés munkafolyamata kezdőknek
1.4 Az AI-fejlesztés fogalmai és korlátai
1.5 Esettanulmány: egy megbízhatatlan válaszokat adó chatbot prototípusa
1.6 Felhasználási eset: a megfelelő AI-megközelítés kiválasztása

2. modul: Python-programozás az AI-hoz

2.1 A Python alapjai
2.2 Python-adatszerkezetek és fájlkezelés
2.3 Szoftverfejlesztési gyakorlatok kezdőknek
2.4 Esettanulmány: nehezen karbantarthatóvá váló, strukturálatlan Python-szkript
2.5 Felhasználási eset: automatizált fájlfeldolgozó segédprogram

3. modul: Adatkezelés és vizualizáció

3.1 A NumPy és a pandas használata
3.2 Adattisztítás
3.3 Feltáró adatelemzés
3.4 Esettanulmány: téves értékesítési következtetések a szennyezett ügyféladatok miatt
3.5 Felhasználási eset: kiskereskedelmi értékesítési adatok előkészítése

4. modul: Gyakorlati matematika és statisztika az AI-hoz

4.1 Alapvető matematikai fogalmak
4.2 Alapvető statisztikai ismeretek
4.3 Matematikai gondolkodás az AI-hoz
4.4 Esettanulmány: az átlagos teljesítmény mögött rejtőző komoly ügyfélprobléma
4.5 Felhasználási eset: hasonlóságalapú termékajánlás

5. modul: A gépi tanulás alapjai

5.1 A gépi tanulás megértése
5.2 Felügyelt gépi tanulás
5.3 Felügyelet nélküli tanulás és további módszerek kezdőknek
5.4 Esettanulmány: az ügyfél-lemorzsolódás előrejelzése
5.5 Felhasználási eset: a kiszállítási idő előrejelzése

6. modul: A modellek értékelése és javítása

6.1 Modellértékelési mutatók
6.2 A modell teljesítményének javítása
6.3 A modellek megbízható átadása
6.4 Esettanulmány: nagy pontosságú modell, amely mégis elvéti a fontos eseteket
6.5 Felhasználási eset: spamlevelek felismerése

7. modul: A deep learning és a számítógépes látás alapjai

7.1 A neurális hálók alapjai
7.2 Deep learning kezdőknek a PyTorch használatával
7.3 A számítógépes látás alapjai
7.4 Esettanulmány: gyártási hibák felismerése transzfertanulással
7.5 Felhasználási eset: termékképek osztályozása

8. modul: Természetesnyelv-feldolgozás, transzformerek és a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) alapjai

8.1 A szövegfeldolgozás alapjai
8.2 Beágyazások és transzformerek
8.3 A nagy nyelvi modellek alapjai
8.4 Esettanulmány: választás szövegosztályozó és LLM között az ügyfélszolgálati jegyek továbbításához
8.5 Felhasználási eset: vásárlói vélemények elemzése

9. modul: Generatív és multimodális AI-alkalmazások fejlesztése

9.1 A prompt engineering alapjai
9.2 Ellenőrzött működésű generatív AI-alkalmazások építése
9.3 A multimodális AI alapjai
9.4 Esettanulmány: hibás pénzügyi mezők a számlaadatok kinyerésekor
9.5 Felhasználási eset: multimodális termékinformációs asszisztens

10. modul: Visszakereséssel kiegészített generálás (RAG) és tudásasszisztensek

10.1 A visszakeresés alapjai
10.2 Egyszerű RAG-munkafolyamat építése
10.3 A RAG minősége és ellenőrzése
10.4 Esettanulmány: elavult szabályt adó szabályzati asszisztens
10.5 Felhasználási eset: asszisztens a dolgozói kézikönyvhöz

11. modul: Egyszerű AI-ügynökök, API-k és üzembe helyezés

11.1 API-fejlesztés AI-alkalmazásokhoz
11.2 Alapszintű AI-ügynökök és eszközhasználat
11.3 Üzembe helyezés és üzemeltetés kezdőknek
11.4 Esettanulmány: túl széles jogosultságú ügynök jóvá nem hagyott művelete
11.5 Felhasználási eset: asszisztens az IT-támogatási kérések triázsához

12. modul: Felelős AI, biztonság, monitorozás és záróprojekt

12.1 A felelős AI alapjai
12.2 Az AI-alkalmazások biztonsága
12.3 Monitorozás és éles üzemi felkészültség
12.4 Esettanulmány: bizalmas adatok kiszivárgása prompt injection miatt
12.5 Felhasználási eset: AI-kiadási ellenőrzőlista kezdőknek

Opcionális modul: AI-ügynökök fejlesztőknek

1.1 Mik azok az AI-ügynökök?
1.2 Az AI-ügynökök jelentősége a fejlesztők számára
1.3 Az AI-ügynökök alkalmazásai és irányai a fejlesztők számára
1.4 Hogyan működik egy AI-ügynök?
1.5 Az AI-ügynökök alapvető jellemzői
1.6 Az AI-ügynökök fontossága
1.7 Az AI-ügynökök típusai
1.8 Az AI-ügynökök összehasonlító táblázata az etika területén

Vizsga

A vizsgáról

50 Kérdés
90 perc Időkeret
70% Ponthatár

Online felügyelt vizsga

Kapcsolódó képzések

Ezek is érdekelhetnek

Összes képzés