Die Spezialisierung Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) bereitet die Lernenden darauf vor, eine in der Branche anerkannte Zertifizierung zu erwerben, mit der sie sich von anderen Bewerbern abheben und ihre Kompetenz in den Konzepten der Künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) nachweisen können, die im CAIP enthalten sind.

Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen sind für viele Unternehmen zu einem unverzichtbaren Bestandteil ihres Instrumentariums geworden. Wenn sie effektiv eingesetzt werden, liefern diese Tools verwertbare Erkenntnisse, die wichtige Entscheidungen vorantreiben und Unternehmen in die Lage versetzen, spannende, neue und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Diese Spezialisierung zeigt Ihnen, wie Sie verschiedene Ansätze und Algorithmen anwenden, um Geschäftsprobleme durch KI und ML zu lösen, einen methodischen Arbeitsablauf zu befolgen, um solide Lösungen zu entwickeln, Open Source- und Standardtools zu verwenden, um diese Lösungen zu entwickeln, zu testen und einzusetzen und sicherzustellen, dass sie die Privatsphäre der Benutzer schützen.

Die Spezialisierung richtet sich an Datenwissenschaftler, die in den Bereich der künstlichen Intelligenz einsteigen, und bereitet die Lernenden auf die CAIP-Zertifizierungsprüfung vor.

Ihr Weg zur CAIP-Zertifizierung

1) Absolvieren Sie das Coursera-Zertifikat Certified Artificial Intelligence Practitioner Professional

2) Lesen Sie die aktuelle Version des CAIP Exam Blueprint, erhältlich bei CertNexus

3) Kaufen Sie Ihren CAIP-Prüfungsgutschein im CertNexus-Shop

4) Registrieren Sie sich für Ihre CAIP-Prüfung

Praktisches Lernprojekt

Am Ende eines jeden Kurses haben die Lernenden die Möglichkeit, ein Projekt abzuschließen, das sie in ihr Portfolio aufnehmen können. Die Projekte umfassen:

Erstellen einer KI-Projektskizze

Befolgen Sie einen Arbeitsablauf des maschinellen Lernens zur Vorhersage der Nachfrage

Erstellen eines Regressions-, Klassifikations- oder Clustermodells

Erstellen Sie ein Faltungsneuronales Netzwerk (CNN)