Lernpfad
Associate AI Engineer für Datenwissenschaftler
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Associate AI Engineer für Datenwissenschaftler
Werde KI-Ingenieur: Von der Datenwissenschaft zur produktionsreifen KI
Beginne deine Reise zum KI-Ingenieur, indem du dir die notwendigen Fähigkeiten aneignest, um KI-Modelle von der Entwicklung bis zum Einsatz zu bringen. In diesem Lernpfad sammelst du praktische Erfahrungen mit den neuesten KI-Technologien und Best Practices, die es dir ermöglichen, robuste, produktionsreife KI-Lösungen zu entwickeln.Meistere den KI-Entwicklungslebenszyklus
Durchlaufe die wichtigsten Phasen des KI-Entwicklungsprozesses, darunter:- Training und Auswertung von Machine-Learning-Modellen mit Python-Bibliotheken wie scikit-learn und PyTorch
- Die Arbeit mit realen Datensätzen zur Lösung praktischer Probleme in verschiedenen Bereichen
- Feinabstimmung moderner Large Language Models (LLMs) wie Llama 3 für natürlichsprachliche Aufgaben
- Integration von KI-Modellen in Anwendungen mit Frameworks wie LangChain
- Anwendung von MLOps-Prinzipien, um zuverlässige und skalierbare KI-Implementierungen zu gewährleisten
Gewinnen Sie praktische Erfahrungen mit modernsten KI-Technologien
Entdecke die Werkzeuge und Techniken, die die KI-Revolution vorantreiben, indem du praktische Erfahrungen mit Deep-Learning-Architekturen wie CNNs, RNNs, LSTMs und GRUs machst. Du wirst auch mit transformatorbasierten Modellen und ihren Anwendungen in der natürlichen Sprachverarbeitung arbeiten und einen Einblick in ihren Einfluss auf die moderne KI gewinnen. Außerdem lernst du erklärbare KI-Methoden kennen, um transparente und verantwortliche KI-Systeme zu entwickeln und verantwortungsvolle KI-Praktiken anzuwenden, um Daten während des gesamten KI-Lebenszyklus effektiv zu verwalten.Von LLMs zur Produktion: KI in die Praxis umsetzen
Wende deine Fähigkeiten in realen Szenarien an, die die Herausforderungen für KI-Ingenieure widerspiegeln. Du lernst, LLMs wie Llama 3 auf benutzerdefinierte Datensätze abzustimmen, sie mit LangChain in Anwendungen zu integrieren und diese Lösungen in Produktionsumgebungen einzusetzen. Entdecke, wie MLOps-Prinzipien wie Testen, Versionskontrolle und kontinuierliche Integration dir helfen können, zuverlässige und skalierbare KI-Systeme zu entwickeln.Entwickelt für Data Scientists, die in die KI-Entwicklung einsteigen
Dieser Lernpfad ist ideal für Data Scientists, die ihre Fähigkeiten erweitern und Aufgaben im Bereich der KI übernehmen wollen. Aufbauend auf deinen vorhandenen Kenntnissen in maschinellem Lernen und Python erwirbst du die zusätzlichen Fähigkeiten, die du brauchst, um produktionsreife KI-Lösungen zu entwerfen, zu entwickeln und einzusetzen. Es ist keine vorherige Erfahrung mit KI-Technik oder MLOps erforderlich.Starte deine Karriere als KI-Ingenieur
Nach Abschluss dieses Lernpfads hast du das Selbstvertrauen und das Portfolio, um:- Bewirb dich auf KI-Ingenieurstellen in verschiedenen Branchen
- Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams zur Bereitstellung von End-to-End-KI-Lösungen
- Verantwortungsvolle KI-Praktiken einführen und vertrauenswürdige KI-Systeme aufbauen
- Bleib an der Spitze der sich schnell entwickelnden KI-Landschaft
Voraussetzungen
Es gibt keine Voraussetzungen für diesen TrackCourse
"Verbessern Sie Ihre Machine-Learning-Fähigkeiten mit scikit-learn in Python. Nutzen Sie reale Datensätze!"
Course
Lernen Sie, wie Sie mit scikit-learn und scipy unbeschriftete Datensätze clustern, transformieren und visualisieren.
Course
Navigiere und nutze den umfangreichen Bestand an Modellen und Datensätzen im Hugging Face Hub.
Course
"Lernen Sie, Ihr erstes neuronales Netzwerk zu erstellen, Hyperparameter anzupassen und Probleme in PyTorch zu lösen."
Course
Gain the essential skills using Scikit-learn, SHAP, and LIME to test and build transparent, trustworthy, and accountable AI systems.
Course
Learn about fundamental deep learning architectures such as CNNs, RNNs, LSTMs, and GRUs for modeling image and sequential data.
Project
Develop a multi-input model to classify characters from scanned documents.
Course
Learn the theory behind responsibly managing your data for any AI project, from start to finish and beyond.
Course
Erfahre alles über LLMs und die revolutionäre Transformatorarchitektur, auf der sie basieren!
Project
Use LLMs to solve diverse language tasks for a car dealership company.
Course
Explore the latest techniques for running the Llama LLM locally and integrating it within your stack.
Course
Course
Learn about modularity, documentation, and automated testing to help you solve data science problems more quickly and reliably.
Course
Entdecke die Grundlagen von Git für die Versionskontrolle in deinen Software- und Datenprojekten.
Course
"Python-Tests meistern: Methoden lernen, Prüfungen erstellen und fehlerfreien Code mit pytest und unittest sichern."
abgeschlossen
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