-
Тип ступеня: Сертифікат "Керівник проекту зі штучного інтелекту"
-
Додаткові кваліфікації: Сертифікат "Машинне навчання
Сертифікат "Глибинне навчання
Сертифікат "Професійний Scrum Master (PSM I) від Scrum.org" -
Підсумковий іспит: Практична робота над проектами з фінальними презентаціями
Сертифікація Scrum.org PSM I - Professional Scrum Master (англійською мовою) -
Час занять: Повна зайнятістьЗ понеділка по п'ятницю з 8:30 до 15:35 (у святкові дні з 8:30 до 17:10)
-
Мова викладання: Німецька
-
Тривалість: 12 Тижні
Машинне навчання
Вступ до машинного навчання (близько 5 днів)
Чому машинне навчання?
Приклади застосування
Навчання під контролем, навчання без контролю, частково контрольоване навчання, навчання з підкріпленням
Приклади наборів даних
Знайомство з даними
Навчальні, валідаційні та тестові дані
Перегляд даних
Прогнозування
Навчання під наглядом (приблизно 5 днів)
Класифікація та регресія
Узагальнення, надмірна та недостатня підгонка
Розмір набору даних
Алгоритми для керованого навчання
Лінійні моделі
Байєсівські класифікатори
Дерева рішень
Випадковий ліс
Градієнтний бустінг
k-найближчих сусідів
Машини опорних векторів
Умовне випадкове поле
Нейронні мережі та глибоке навчання
Ймовірності
Самостійне навчання (близько 5 днів)
Типи самостійного навчання
Попередня обробка та масштабування
Перетворення даних
Масштабування навчальних і тестових даних
Зменшення розмірності
Інженерія особливостей
Навчання на множині
Декомпозиція головних компонент (PCA)
Невід'ємна матрична факторизація (NMF)
Навчання на множині з t-SNE
Кластерний аналіз
Кластеризація k-середніх
Агломеративна кластеризація
Ієрархічний кластерний аналіз
DBSCAN
Кластерні алгоритми
Оцінка та вдосконалення (приблизно 2 дні)
Вибір моделі та оцінка моделі
Налаштування гіперпараметрів оцінювача
Перехресна перевірка
Пошук по сітці
Метрики оцінки
Класифікація
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Глибоке навчання
Вступ до глибокого навчання (приблизно 1 день)
Глибинне навчання як різновид машинного навчання
Основи нейронних мереж (близько 4 днів)
Персептрон
Розрахунок нейронних мереж
Оптимізація параметрів моделі, регресія
Бібліотеки глибокого навчання
Регресія проти класифікації
Криві навчання, перенавчання та регуляризація
Гіперпараметрична оптимізація
Стохастичний градієнтний спуск (SGD)
Momentum, Adam Optimiser
Швидкість навчання
Згорткова нейронна мережа (CNN) (приблизно 2 дні)
Класифікація зображень
Згорткові шари, об'єднання шарів
Переформування шарів, згладжування, глобальне середнє об'єднання
Архітектури CNN ImageNet-Competition
Глибокі нейронні мережі, зникаючі градієнти, пропуск зв'язків, пакетна нормалізація
Трансферне навчання (приблизно 1 день)
Адаптація моделей
Попереднє навчання без нагляду
Доповнення даних зображення, зрозумілий ШІ
Регіональний CNN (приблизно 1 день)
Локалізація об'єктів
Регресійні задачі
Розгалужені нейронні мережі
Методи створення креативного іміджу (близько 1 дня)
Генеративні мережі суперництва (GAN)
Deepfakes
Дифузійні моделі
Рекурентні нейронні мережі (приблизно 2 дні)
Аналіз послідовностей
Рекурентні шари
Поширення в часі (BPTT)
Аналіз часових рядів
Проблеми градієнта, що вибухає та зникає
LSTM (Довга короткочасна пам'ять)
GRU (Gated Recurrent Unit)
Глибокий RNN
Deep LSTM
Обробка тексту за допомогою нейронних мереж (близько 2 днів)
Попередня обробка тексту
Вбудовування шарів
Класифікація тексту
Аналіз настрою
Трансферне навчання в NLP
Переклади
Метод "від послідовності до послідовності", архітектура кодер-декодер
Мовні моделі (приблизно 1 день)
BERT, GPT
Шари уваги, трансформатори
Конвеєри генерації тексту
Підсумовування
чат-боти
Навчання з глибоким підкріпленням (приблизно 1 день)
Управління динамічними системами
Агентні системи
Навчання через винагороду
Градієнти політики
Глибоке Q-навчання
Байєсівські нейронні мережі (приблизно 1 день)
Невизначеності в нейронних мережах
Статистична оцінка прогнозів
Достовірність, середньоквадратичне відхилення
Незбалансовані дані
Методи вибірки
Робота над проектом (близько 3 днів)
Закріплення вивченого матеріалу
Презентація результатів проекту
Гнучке управління проектами за допомогою Scrum: Master
Основи (приблизно 3 дні)
Гнучке мислення
Гнучке управління проектами: огляд
Відмінності та доповнення до традиційних методів управління проектами
Етапи гнучкого проекту
Сильні та слабкі сторони гнучкого управління проектами
Передумови/рамкові умови для гнучких проектів (приблизно 5 днів)
Проектне середовище, цінності та принципи
Вимоги до гнучких проектів на технічному рівні в ІТ-проектах
Перенесення гнучких методів на проекти за межами ІТ
Штучний інтелект (ШІ) в робочому процесі
Презентація конкретних технологій ШІ
та можливих застосувань у професійному середовищі
Agile-метод Scrum (близько 3 днів)
Філософія Scrum
Різні види відповідальності за результат в Scrum та їх завдання: Скрам-майстер, розробник, власник продукту
Самоорганізовані команди
Скрам зустрічі: планування спринту, щоденний скрам, огляд спринту, ретроспектива спринту
Артефакти Скраму: бэклог продукту, бэклог спринту, інкремент
Планування за допомогою Scrum
Вплив на організації
Управління проектом (близько 2 днів)
Управління зацікавленими сторонами
Виявлення та вирішення проблем
Масштабований Scrum/Nexus
Команда ключових факторів (приблизно 2 дні)
Рамкові умови для гнучких команд
Відповідальність, співпраця та прихильність в гнучкій команді
Ефективне управління командою та самоуправління
Комунікація в команді
Робота над проектом, підготовка до сертифікації та сертифікація Scrum.org Professional Scrum Master (PSM I) англійською мовою (близько 5 днів)
Можливі зміни. Зміст курсу регулярно оновлюється.
Після закінчення курсу ви матимете актуальні знання на теми машинного навчання та глибокого навчання. Ви будете знати найважливіші причини використання машинного навчання, сфери застосування та різні категорії та концепції машинного навчання. Ви також будете розуміти сфери застосування глибинного навчання і те, як працюють нейронні мережі. Ви зможете забезпечити машинне навчання та документувати процеси.
Ви також добре володієте процесом Scrum і підтримуєте власників продуктів в управлінні процесами та їх вдосконаленні. Ви вмієте організовувати та модерувати Agile/Scrum-зустрічі, а також проводити спринти та знайомі з артефактами Scrum.
Курс орієнтований на комп'ютерників, математиків, інженерів-електриків та осіб, які мають ступінь з (бізнес) інженерії, а також спеціалістів та менеджерів з управління проектами, які хотіли б бути більш залученими до цифрових мережевих та глобальних робочих проектів.
Ви маєте високу кваліфікацію в спеціалізованих галузях машинного та глибокого навчання і можете аналізувати великі обсяги даних для виявлення закономірностей та моделей. Працівники з такими знаннями можуть працювати в усіх галузях промисловості, а тому користуються високим попитом на ринку праці. Глибоке навчання часто використовується в контексті штучного інтелекту для розпізнавання облич, об'єктів або мови.
Зі Scrum ви також вивчите модель процесу управління проектами та продуктами, яка спочатку використовувалася, зокрема, для гнучкої розробки програмного забезпечення, але зараз також використовується в багатьох інших спеціалізованих галузях. Як масштабований метод управління проектами та розробки, він успішно використовується в численних великомасштабних проектах з кількома сотнями членів команди. З офіційним сертифікатом від Scrum.org ви отримаєте міжнародно визнане підтвердження вашої кваліфікації Scrum Master.
Дидактична концепція
Ваші викладачі мають високу професійну та дидактичну кваліфікацію і навчатимуть вас від першого до останнього дня (без системи самонавчання).
Ви будете навчатися в ефективних малих групах. Курси зазвичай складаються з 6-25 учасників. Загальні заняття доповнюються численними практичними вправами з усіх модулів курсу. Практичний етап є важливою частиною курсу, оскільки саме в цей час ви опрацьовуєте вивчене, набуваєте впевненості та рутинності в його застосуванні. Заключний розділ курсу передбачає виконання проекту, кейс-стаді або підсумковий іспит.
Віртуальний клас alfaview®
BildungszentrumЗаняття проходять з використанням сучасної відеотехнології alfaview® - або з комфорту вашого власного будинку, або в нашому приміщенні за адресою . Весь курс може бачити один одного віч-на-віч через alfaview®, спілкуватися один з одним в якості голосу, синхронізованого по губах, і працювати над спільними проектами. Звичайно, ви також можете бачитись і спілкуватись зі своїми тренерами наживо в будь-який час, і протягом усього курсу викладачі навчатимуть вас у режимі реального часу. Уроки не є електронним навчанням, а справжнім живим викладанням віч-на-віч за допомогою відеотехнологій.
alfatraining Agentur für Arbeit Навчальні курси субсидуються та сертифікуються відповідно до положення про затвердження AZAV. Bildungsgutschein Aktivierungs- und VermittlungsgutscheinЯкщо ви подаєте заявку на або , всі витрати на курс, як правило, покриває організація, яка його фінансує.
Europäischen Sozialfonds Deutsche Rentenversicherung Фінансування також можливе через (ESF), (DRV) або регіональні програми фінансування. Berufsförderungsdienst Як військовослужбовець строкової служби, ви можете відвідувати курси підвищення кваліфікації через (BFD). Agentur für Arbeit (Qualifizierungschancengesetz) Компанії також можуть підвищити кваліфікацію своїх працівників за допомогою програми фінансування від .