Kursplan

Introduktion till AI Engineering

  • Vad är AI engineering?
  • Utvecklingen av AI och dess påverkan på ingenjörskonst
  • Nyckelbegrepp och terminologi inom AI

Grundläggande AI-Teknologier

  • Förståelse för maskininlärning
  • Djupinlärning och neurala nätverk
  • Naturligt språkbehandling (NLP)

AI Problemlösning

  • Identifiering av problem som är lämpliga för AI-lösningar
  • Datainsamling och förbehandling
  • Modellval och träning

AI i Programutveckling

  • AI-verktyg för utvecklare
  • Integrering av AI i befintliga system
  • Versionskontroll och modellhantering

AI och Data Engineering

  • Big data-teknologier och deras roll inom AI
  • Datapipelines och ETL-processer
  • Datalagring och hantering för AI

Etisk AI

  • Förståelse för fördomar och rättvisa i AI-system
  • Integritet och säkerhet inom AI engineering
  • Etiska överväganden och bästa praxis

AI Projektledning

  • Agila metoder för AI-projekt
  • Teamroller och ansvarsområden
  • Dokumentation och rapportering

Praktisk AI Engineering

  • Inställning av AI-utvecklingsmiljö
  • Byggande och utvärdering av enkla AI-modeller
  • Samarbetsprojekt inom AI engineering

Framtiden för AI Engineering

  • Uppkommande trender inom AI
  • Kontinuerligt lärande och färdighetsutveckling
  • Karriärmöjligheter inom AI engineering

Sammanfattning och Nästa Steg

Krav

  • Förståelse för grundläggande programmeringskoncept
  • Erfarenhet av Python-programmering
  • Kännedom om grundläggande statistik och linjär algebra

Målgrupp

  • AI-ingenjörer
  • Programutvecklare
  • Dataanalytiker
 14 timmar

Antal deltagare


Price per participant

Vittnesmål (1)

Upcoming Courses

Relaterade Kategorier