CertNexus

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.

Megan Smith Branch
Stacey McBrine
Anastas Stoyanovsky

Dozenten: Megan Smith Branch

11.218 bereits angemeldet

Bei Coursera PlusMehr erfahren enthalten

Erwerben Sie eine Karrierereferenz, die Ihre Qualifikation belegt

aus 341 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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Was Sie lernen werden

  • 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: Faltungsneuronale Netze
  • Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
  • Kategorie: Zielsetzung
  • Kategorie: Einhaltung von Vorschriften
  • Kategorie: Lernstrategien
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Datenerhebung
  • Kategorie: Verantwortungsvolle AI
  • Kategorie: Datenanalyse
  • Kategorie: Test-Tools
  • Kategorie: Daten-Ethik
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Schulung zur Einhaltung der Vorschriften
  • Kategorie: Regressionsanalyse
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Planung der Prüfung

Wichtige Details

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Branchenzertifizierung
Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Verantwortungsvolle AI
Kategorie: KI-Kenntnisse
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datengestützte Entscheidungsfindung
Kategorie: Software für maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: KI-Produktstrategie
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Projektdurchführung
Kategorie: Wirtschaftsethik
Kategorie: Daten-Ethik
Kategorie: Schulung zur Einhaltung der Vorschriften
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Compliance Management
Kategorie: Einhaltung von Vorschriften
Kategorie: Business-Lösungen
Folgen Sie einem Machine Learning Workflow

Folgen Sie einem Machine Learning Workflow

KURS 2, 20 Stunden

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: Modell Ausbildung
Kategorie: Datenerhebung
Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modell-Einsatz
Kategorie: Deskriptive Statistik
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Bewertung des Modells
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Bereinigung von Daten
Kategorie: Prozess-Management
Kategorie: AI-Arbeitsabläufe
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
Kategorie: Datenverarbeitung
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: Bewertung des Modells
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Modell-Optimierung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Lineare Algebra
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Modellierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

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: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Entscheidungsbaum-Lernen
Kategorie: Faltungsneuronale Netze
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Kategorie: Tiefes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Modell Ausbildung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen

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: Lernstrategien
Kategorie: Anmeldung
Kategorie: Zielsetzung
Kategorie: Planung der Prüfung
Kategorie: Planung
Kategorie: Test-Tools

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozenten

Megan Smith Branch
1 Kurs25.670 Lernende
Stacey McBrine
8 Kurse27.121 Lernende

von

CertNexus

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden aus CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz

Durchschnitt über alle 5 Kurse

  • 5 Sterne

    83,46 %

  • 4 Sterne

    8,53 %

  • 3 Sterne

    3,20 %

  • 2 Sterne

    0,53 %

  • 1 Stern

    4,26 %

RJ
Kurs: Lösen Sie Geschäftsprobleme mit KI und maschinellem Lernen

Geprüft am 1. Okt. 2023

N
Kurs: Entscheidungsbäume, SVMs und künstliche neuronale Netze erstellen

Geprüft am 11. Feb. 2023

NB
Kurs: Vorbereitung auf Ihre CertNexus Zertifizierungsprüfung

Geprüft am 7. Sep. 2023

Häufig gestellte Fragen

¹ Median salary and job opening data are sourced from Lightcast™ Job Postings Report. Content Creator, Machine Learning Engineer and Salesforce Development Representative (1/1/2024 - 12/31/2024) All other job roles (10/1/2025 - 10/1/2026)