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Zertifizierungen und Weiterbildungen für KI
Hier finden Sie Zertifizierungskurse für künstliche Intelligenz (KI), die über die Grundlagen hinausgehen und Ihr Wissen über diese sich schnell verändernde Technologie vertiefen.
Zahlreiche Zertifizierungen und Kurse für künstliche Intelligenz (KI) befassen sich mit den Grundlagen und Anwendungen der künstlichen Intelligenz. Wir haben uns auf 10 der vielfältigsten und umfassendsten Programme beschränkt.
Künstliche Intelligenz ist auf dem besten Weg, die Schlüsseltechnologie zu werden, die den Wandel in der Wirtschaft ermöglicht und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen steigert. IDC prognostiziert, dass der weltweite Markt für KI-Software bis zum Jahr 2025 einen Umsatz von 791 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
KI kann Unternehmen dabei unterstützen, produktiver zu werden, indem sie Prozesse automatisieren, zum Beispiel durch den Einsatz von Robotern und autonomen Fahrzeugen, und indem sie ihre bestehenden Arbeitskräfte mit KI-Technologien wie Assisted und Augmented Intelligence ergänzen. Die meisten Unternehmen arbeiten an der Implementierung von KI in ihre Prozesse und Produkte. Unternehmen setzen KI in zahlreichen Geschäftsbereichen ein, darunter Finanzen, Gesundheitswesen, Einzelhandel, Betrugserkennung und Sicherheitsüberwachung.
Warum KI-Zertifizierungen wichtig sind
KI-Zertifizierungen sind aus den folgenden Gründen wichtig
- Wer etwas über künstliche Intelligenz lernt und sie versteht, kann den Weg zu einer vielversprechenden Karriere im Bereich der künstlichen Intelligenz einschlagen.
- Eine prestigeträchtige KI-Zertifizierung kann Sie von der Konkurrenz abheben und Arbeitgebern zeigen, dass Sie die Fähigkeiten haben, die sie wollen und brauchen.
- Der Bereich der künstlichen Intelligenz unterliegt einem ständigen Wandel, und es kann eine Herausforderung sein, mit diesem Tempo Schritt zu halten Eine Zertifizierung zeigt einem Arbeitgeber, dass Sie mit den neuesten Entwicklungen auf diesem Gebiet vertraut sind.
- Auf allen Karriereseiten wird darauf hingewiesen, dass Fachleute mit KI-Zertifizierungen mehr verdienen können als solche ohne Zeugnisse
Die zehn besten KI-Zertifizierungen und -Kurse
1. Artificial Intelligence Graduate Program der Stanford University School of Engineering
Schlüsselelemente: Dieses Zertifikatsprogramm deckt die Prinzipien und Technologien ab, die die Grundlage der KI bilden, darunter Logik, probabilistische Modelle, maschinelles Lernen, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache und Wissensdarstellung. Sie lernen, wie Maschinen Probleme lösen, schlussfolgern, lernen und interagieren können und wie man Algorithmen entwickelt, testet und implementiert.
Um das Artificial Intelligence Graduate Program abzuschließen, müssen Sie einen Pflichtkurs und drei Wahlkurse belegen. Sie müssen in jedem Kurs eine Note von 3,0 oder besser erreichen, um weiterhin Kurse über das Non-Degree Option Program belegen zu können.
Voraussetzungen: Bachelor-Abschluss mit einem Notendurchschnitt von mindestens 3,0; Beherrschung des vorausgesetzten Fachgebiets, einschließlich Statistik und Wahrscheinlichkeitsrechnung, lineare Algebra und Infinitesimalrechnung; und Erfahrung in der Programmierung in C/C++, Java, Python oder anderen ähnlichen Sprachen. Jeder Kurs kann individuelle Voraussetzungen haben.
2. Designing and Building AI Products and Services von MIT xPro
Schlüsselelemente: Dieses achtwöchige Zertifikatsprogramm behandelt die Designprinzipien und Anwendungen von KI in verschiedenen Branchen. Sie lernen die vier Phasen des KI-basierten Produktdesigns kennen, die Grundlagen von Machine-Learning- sowie Deep-Learning-Algorithmen und wie man die Erkenntnisse zur Lösung praktischer Probleme anwendet. Die Teilnehmer können einen KI-basierten Produktvorschlag erstellen, den sie ihren Teamkollegen und Investoren präsentieren können.
Die Teilnehmer lernen, Methoden des maschinellen Lernens auf praktische Probleme anzuwenden, intelligente Mensch-Maschine-Schnittstellen zu entwerfen und KI-Möglichkeiten in verschiedenen Bereichen wie dem Gesundheitswesen und der Bildung zu bewerten. Die Studierenden können eine Zusammenfassung eines KI-Produkts oder -Prozesses anhand des KI-Design-Prozessmodells entwerfen und erstellen.
Voraussetzungen: UI/UX-Designer, technische Produktmanager, Technologieexperten und -berater, Unternehmer und KI-Startup-Gründer.
3. Artificial Intelligence: Business Strategies and Applications von UC Berkeley Executive Education und Emeritus
Schlüsselelemente: Dieses Zertifikatsprogramm richtet sich an Manager, die KI-Teams leiten, und nicht an diejenigen, die sich mit der Entwicklung von KI befassen. Es führt in die grundlegenden Anwendungen von KI in der Wirtschaft ein, behandelt die aktuellen Möglichkeiten, Anwendungen, Potenziale und Fallstricke von KI und untersucht die Auswirkungen von Automatisierung, maschinellem Lernen, Deep Learning, neuronalen Netzen, Computer Vision und Robotik. Lernen Sie, wie Sie ein KI-Team aufbauen und erfolgreiche KI-Anwendungsprojekte organisieren und verwalten. Außerdem lernen Sie die technologischen Aspekte der KI kennen, um effektiv mit technischen Teams und Kollegen zu kommunizieren.
Voraussetzungen: Führungskräfte, leitende Angestellte und Leiter von Geschäftsfunktionen, Datenwissenschaftler und -analysten sowie KI-Fachleute aus dem mittleren Management.
4. IBM AI-Entwickler Zertifikat über berufliche Qualifikation (via Coursera)
Schlüsselelemente: Dieser KI-Zertifizierungskurs für Einsteiger unterstützt Teilnehmer:
- die Definition von künstlicher Intelligenz, ihre Anwendungen, Anwendungsfälle und Begriffe wie Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze zu verstehen;
- Erstellung von KI-gestützten Tools mit IBM Watson AI Services, APIs und Python mit minimalem Programmieraufwand;
- virtuelle Assistenten und KI-Chatbots ohne Programmierung zu erstellen und sie auf Websites einzusetzen;
- Anwendung von Computer-Vision-Techniken mit Python, OpenCV und Watson; und
- Entwicklung benutzerdefinierter Bildklassifizierungsmodelle und deren Einsatz in der Cloud.
Voraussetzungen: Offen für alle, sowohl mit technischem als auch mit nichttechnischem Hintergrund. Für die beiden letzten Kurse sind Python-Kenntnisse erforderlich, um KI-Anwendungen zu entwickeln und einzusetzen. Für Lernende ohne Programmierkenntnisse ist ein Python-Einführungskurs vorgesehen.
5. KI für alle von Andrew Ng (via Coursera)
Schlüsselelemente: Dieser Kurs ist hauptsächlich nicht-technisch und deckt die Bedeutung gängiger KI-Begriffe ab, darunter neuronale Netze, maschinelles Lernen, Deep Learning und Data Science. Die Teilnehmer lernen außerdem:
- was KI leisten kann und was nicht;
- wie sie Möglichkeiten zur Anwendung von KI auf Probleme in ihren Unternehmen aufdecken;
- wie es sich anfühlt, Data-Science- und Machine-Learning-Projekte zu entwickeln;
- wie sie mit KI-Teams zusammenarbeiten und KI-Strategien in ihren Unternehmen entwickeln; und
- wie man mit ethischen und gesellschaftlichen Diskussionen rund um KI umgeht.
Voraussetzungen: Offen für alle, unabhängig von ihrer Erfahrung.
6. Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning (via Coursera)
Schlüsselelemente: Dieses vier Kurse umfassende DeepLearning.AI-Zertifikatsprogramm deckt die besten Praktiken für die Verwendung von TensorFlow ab, einem Open-Source-Framework für maschinelles Lernen. Die Studierenden lernen auch, wie sie ein grundlegendes neuronales Netzwerk in TensorFlow erstellen, neuronale Netzwerke für Computer-Vision-Anwendungen trainieren und Faltungen zur Verbesserung ihrer neuronalen Netzwerke verwenden.
Dies ist einer von vier Kursen, die Teil des DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler Zertifikat über berufliche Qualifikation sind.
Voraussetzungen: Softwareentwickler, die skalierbare KI-gestützte Algorithmen entwickeln wollen. Mathematikkenntnisse und Erfahrung mit Python-Codierung sind erforderlich. Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Deep Learning sind hilfreich, aber nicht erforderlich.
7. Artificial Intelligence A-Z 2024: Build 7 AI + LLM & ChatGPT (via Udemy)
Schlüsselelemente: Dieser Kurs deckt die wichtigsten KI-Konzepte und Intuitionstraining ab, um schnell mit allem, was mit KI zu tun hat, auf den neuesten Stand zu kommen, einschließlich der Frage, wie man KI mit Python ohne vorherige Programmiererfahrung erstellt, wie man selbstverbessernde KI programmiert, KI mit dem OpenAI Gym Toolkit zusammenführt und KI optimiert, um ihr maximales Potenzial in der realen Welt zu erreichen. Teilnehmer lernen im Kurs:
- wie man ein virtuelles selbstfahrendes Auto baut;
- eine KI erstellt, um Spiele zu schlagen;
- reale Probleme mit KI löst;
- KI-Modelle beherrscht; und
- Q-Learning, Deep Q-Learning, Deep Convolutional Q-Learning und A3C Reinforcement Learning Algorithmus.
Voraussetzungen: Jeder, der sich für KI, maschinelles Lernen oder Deep Learning interessiert. Mathematikkenntnisse auf Oberstufenniveau und Grundkenntnisse in Python, aber keine Erfahrung im Programmieren erforderlich.
8. Artificial Intelligence: Reinforcement Learning in Python (via Udemy)
Schlüsselelemente: Dieser Kurs deckt ab, wie man gradientenbasierte überwachte maschinelle Lernmodelle auf Reinforcement Learning anwendet, 17 verschiedene Reinforcement-Learning-Algorithmen implementiert und das OpenAI Gym Toolkit ohne Codeänderungen verwendet. Die folgenden Themen werden ebenfalls behandelt:
- die Beziehung zwischen Reinforcement Learning und Psychologie;
- das mehrarmige Bandit-Problem und das Explore-Exploit-Dilemma;
- diskrete stochastische Kontrollprozesse mit Markov-Entscheidung;
- Methoden zur Berechnung von Mittelwerten und gleitenden Durchschnitten und ihre Beziehung zum stochastischen Gradientenabstieg; und
- Approximationsmethoden, zum Beispiel wie man ein tiefes neuronales Netz oder ein anderes differenzierbares Modell in einen Reinforcement-Learning-Algorithmus einfügt.
Voraussetzungen: Kalkül (Ableitungen), Wahrscheinlichkeits-/Markov-Modelle, Numpy-Codierung, Matplotlib-Visualisierungen in Python, Erfahrung mit überwachten maschinellen Lernmethoden, linearer Regression, Gradientenabstieg und gute objektorientierte Programmierkenntnisse. Der Kurs richtet sich an Studierende und Berufstätige, die mehr über KI, Data Science, maschinelles Lernen und Deep Learning erfahren möchten.
9. Artificial Intelligence Engineer (AIE) Certification Process (via Artificial Intelligence Board of America, ARTiBA)
Schlüsselelemente: Die ARTiBA-Zertifizierungsprüfungen bilden ein dreiteiliges KI-Schulungspaket, das spezialisierte Ressourcen für die Entwicklung von Fähigkeiten und berufsrelevanten Fertigkeiten enthält, die es zertifizierten Fachleuten ermöglichen, in leitende Positionen als Einzelmitarbeiter oder Teammanager aufzusteigen. Der AIE-Lehrplan deckt maschinelles Lernen, Regression, überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen, neuronale Netze, natürliche Sprachverarbeitung, Cognitive Computing und Deep Learning ab.
Voraussetzungen: Studierende und Berufstätige mit unterschiedlichen Erfahrungsniveaus und formaler Ausbildung, einschließlich Associate-Abschluss (AIE Track 1), Bachelor-Abschluss (AIE Track 2) und Master-Abschluss (AIE Track 3). Track 1 erfordert eine mindestens zweijährige Berufserfahrung in einem der Teilbereiche der Informatik. In den Tracks 2 und 3 ist Erfahrung nicht zwingend erforderlich, aber gute Programmierkenntnisse sind unerlässlich.
10. Master the Fundamentals of AI and Machine Learning (via LinkedIn Learning)
Schlüsselelemente: Dieser Lernpfad besteht aus zehn Kurzschulungen, die von Branchenexperten präsentiert werden. Sie zielen darauf ab, Einzelpersonen dabei zu unterstützen, die Grundlagen und zukünftigen Richtungen von KI und maschinellem Lernen zu beherrschen und fundiertere Entscheidungen und Beiträge in ihren Organisationen zu treffen. Die Teilnehmer erfahren, wie führende Unternehmen KI und maschinelles Lernen einsetzen, um ihre Geschäftsabläufe zu verändern, und erhalten Einblicke in zukünftige Ideen zu Fragen der Verantwortlichkeit, Sicherheit und Klarheit in der KI. Die Teilnehmer erhalten ein Abschlusszertifikat von LinkedIn Learning, nachdem sie die folgenden zehn Kurse absolviert haben:
- AI Accountability Essential Training
- Artificial Intelligence Foundations: Machine Learning
- Artificial Intelligence Foundations: Thinking Machines
- Artificial Intelligence Foundations: Neural Networks
- Cognitive Technologies: The Real Opportunities for Business
- AI Algorithms for Gaming
- AI The LinkedIn Way: A Conversation with Deepak Agarwal
- Artificial Intelligence for Project Managers
- Learning XAI: Explainable Artificial Intelligence
- Artificial Intelligence for Cybersecurity
Voraussetzungen: Offen für alle, unabhängig von ihrer Erfahrung.
