Voraussetzungen
Die Schulungsteilnehmer müssen über Folgendes verfügen:
- Grundlegende Programmierkenntnisse
- Zugang zu einem PC (Windows, Linux oder Mac) mit Entwicklerrechten, um die Übungen ausführen zu können
Artificial Intelligence
UL Certified Artificial Intelligence Professional
Erwerben Sie die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse, um das enorme Potenzial der künstlichen Intelligenz (KI) in Ihr Produktportfolio und Ihre Wertschöpfungskette zu integrieren.
Vom autonomen Fahren über die Materialprüfung bis hin zu medizinischen Bildverarbeitungsprozessen werden künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) in eine wachsende Anzahl von Technologien in einer Vielzahl von Branchen und Anwendungen integriert. Um den sich wandelnden Branchen- und Marktanforderungen gerecht zu werden, müssen Unternehmen die grundlegenden Elemente von KI und ML verstehen.
In unserer UL Certified Artificial Intelligence Professional-Schulung vermitteln wir die Grundlagen von KI und ML. In dieser praktischen Lerneinheit vermitteln wir den Teilnehmern die notwendigen Fähigkeiten und Kenntnisse, um das enorme Potenzial der KI in ihr Produktportfolio und ihre Wertschöpfungskette zu integrieren. Diese praxisorientierte Schulung umfasst ML-Methoden mit einem besonderen Schwerpunkt auf künstlichen neuronalen Netzen, der Grundlage für Deep Learning sowie angewandte KI- und ML-Übungen.
Wichtigste Erkenntnisse
Nach erfolgreichem Abschluss dieses Workshops sind die Teilnehmer in der Lage:
- Begriffe und Konzepten, die bei der Erstellung und Wartung von KI-Systemen häufig verwendet werden, zu beschreiben.
- die zugrundeliegenden Techniken, Anwendungsfälle und Nachteile der verschiedenen KI-Methoden zu verstehen.
- neuronale Netze unter Verwendung moderner Frameworks von Grund auf zu entwerfen, zu trainieren und zu validieren.
Die bestandene Prüfung UL Certified Artificial Intelligence Professional – Foundations ist Voraussetzung für weiterführende Zertifizierungen, wie z. B. UL Certified Autonomy Safety Professional – Machine Learning.
Tag 1: Grundlagen
- Einführung und Definition von Begriffen
- Anwendungsfälle und Unzulänglichkeiten von KI
- Vorstellung der im Workshop verwendeten Technologien, wie TensorFlow und Keras
- Beispiel-Architekturen
- Landschaft der KI-Methoden
- Überwachtes Lernen
- Nicht überwachtes Lernen
- Verstärkungslernen
- Einschichtige neuronale Netze (Perzeptrons)
- Biologische Beweggründe
- Biologische und künstliche Neuronen
- Lernen: Optimierung und Gradientenabstieg
- Klassifizierung mehrerer Klassen
Tag 2: Überblick über Begriffe und Werkzeuge
- Loss-Funktionen
- Performance-Metriken
- Datenpartitionierung
- Feature-Extraktion und Dimensionalitätsreduktion
- Overfitting und Gegenmaßnahmen
- Mehrschichtige neuronale Netze
- Backpropagation
- Deep Learning
- Einführung zu Faltung
- Convolutional Neural Networks
- Convolutional Neural Networks für bildbasierte Probleme
Zielpublikum
- Softwareingenieure, Entwickler, Datenwissenschaftler, Projektleiter, Qualitätsmanager und Testpersonal, die KI-Systeme entwickeln.
- Ingenieure, die sich mit fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS) und der Überprüfung autonomer Fahrzeuge (AV) beschäftigen.
Prüfung
Diese Schulung bereitet die Teilnehmer auf die Prüfung UL Certified Artificial Intelligence Professional – Foundations vor, die Voraussetzung für weiterführende Zertifizierungen, wie z. B. UL Certified Autonomy Safety Professional – Machine Learning, ist.
Weitere Informationen
- UL Solutions stellt den Teilnehmern nach bestandener Prüfung ein Zertifikat aus.
- Bei Online-Schulungen wird das gesamte Material in digitaler Form bereitgestellt.
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