Diese Praktische ausbildung bietet Ihnen die Möglichkeit, praktische Fertigkeiten und Erfahrungen in der Entwicklung und Anwendung von Algorithmen der Künstlichen Intelligenz zu erwerben“

Aktuellen Studien zufolge wird der weltweite Markt für Künstliche Intelligenz (KI) voraussichtlich 733,7 Millionen Dollar erreichen, wobei die Anwendungen von der Prozessautomatisierung über die Optimierung der Lieferkette bis hin zu präziseren medizinischen Diagnosen reichen. Ingenieure auf der ganzen Welt setzen fortschrittliche KI-Techniken wie tiefe neuronale Netze sowie überwachtes und unüberwachtes maschinelles Lernen ein, um innovative Lösungen zu entwickeln, die die betriebliche Effizienz verbessern und datengestützte Entscheidungen in Echtzeit ermöglichen.

Vor diesem Hintergrund hat TECH eine innovative Praktische ausbildung in Künstlicher Intelligenz entwickelt, die aus einem 120-stündigen Präsenzaufenthalt besteht. Während drei Wochen arbeiten Fachkräfte in einem Team aus echten Experten auf diesem Gebiet. Gemeinsam mit ihnen werden sie aktiv an Aufgaben wie der Datenanalyse, dem Training von tiefen neuronalen Netzen oder dem Entwurf von Vorhersagemodellen beteiligt sein, um nur einige zu nennen. Infolgedessen werden sie vielfältige Kompetenzen erwerben, um ihre Standardverfahren zu optimieren und erstklassige Dienstleistungen zu erbringen.

Während des Kurses werden die Ingenieure von einem Tutor unterstützt, der sie anleitet und ihnen bei Fragen zur Seite steht. Auf diese Weise werden sie eine erfolgreiche Ausbildung genießen, die ihnen hilft, ihre beruflichen Perspektiven zu erweitern. Auf diese Weise werden die Studenten hoch qualifiziert sein, um den Schritt zu den renommiertesten technologischen Institutionen zu schaffen, die die effizientesten Lösungen anbieten.

Die von diesen Fachleuten ausgearbeiteten didaktischen Materialien dieses Studiengangs haben vollständig auf Ihre Berufserfahrung anwendbare Inhalte"

Die Praktische ausbildung in künstlicher Intelligenz besteht aus einem dreiwöchigen Aufenthalt in einer Einrichtung, von Montag bis Freitag, mit 8 aufeinanderfolgenden Stunden praktischen Unterrichts an der Seite eines Experten. Dank dieses Programms werden die Studenten fortgeschrittene Fähigkeiten erwerben und einen bedeutenden Qualitätssprung in ihrer beruflichen Karriere erleben.

In diesem vollständig praxisorientierten Ausbildungsangebot zielen die Aktivitäten auf die Entwicklung und Verbesserung der für die Erbringung von Dienstleistungen im Bereich der künstlichen Intelligenz erforderlichen Kompetenzen ab und sind auf eine spezifische Ausbildung für die Ausübung der Tätigkeit ausgerichtet.
Dies ist eine ausgezeichnete Gelegenheit für Ingenieure, in einer führenden Einrichtung zu lernen, wo sie in einem Team von Experten auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz mitarbeiten. Diese Fachkräfte werden ihnen alle Kenntnisse vermitteln, die sie benötigen, um sich in einem von den Unternehmen stark nachgefragten Bereich auszuzeichnen.

Der praktische Unterricht erfolgt unter aktiver Beteiligung der Studenten, die die Aktivitäten und Verfahren jedes Kompetenzbereichs durchführen (Lernen zu lernen und zu tun), unter Begleitung und Anleitung von Dozenten und anderen Ausbildern, die die Teamarbeit und die multidisziplinäre Integration als transversale Kompetenzen für die Praxis der Informatik fördern (Lernen zu sein und zu lernen, sich aufeinander zu beziehen).

Die im Folgenden beschriebenen Verfahren bilden die Grundlage für den praktischen Teil der Ausbildung. Ihre Durchführung hängt von der Verfügbarkeit und Arbeitsbelastung des Zentrums ab:

Prozess der Datenverwaltung

• Entwerfen und Implementieren von Systemen für die Dateneingabe (wie Webformulare, mobile Anwendungen und automatische Erfassungssysteme)
• Verwalten von Cloud-Speicherlösungen für die Skalierbarkeit und Zugänglichkeit von Daten
• Ausführen von Datenbereinigungstechniken zur Korrektur von Fehlern und zur Gewährleistung der Datenqualität
• Erstellen von Algorithmen zur Datenanalyse, einschließlich maschinellem Lernen

Data-Mining-Techniken

• Anwenden von Techniken zur Dimensionalitätsreduktion, um Redundanzen zu beseitigen und die Datengröße zu verringern, ohne dass relevante Informationen verloren gehen       
• Verwenden von Visualisierungstools, um die Daten zu untersuchen und Muster zu erkennen
• Generieren neuer Variablen aus vorhandenen Variablen, um die Leistung von Vorhersagemodellen zu verbessern
• Verwenden von Bewertungsmetriken zur Messung der Modellleistung

Entwicklung von bio-inspirierten Algorithmen

• Entwickeln evolutionärer Algorithmen, die die Prozesse der natürlichen Selektion und Evolution nachahmen, um komplexe Probleme zu lösen
• Modellieren und Simulieren biologischer Systeme, um deren Prinzipien zu verstehen und dieses Wissen auf rechnerische Lösungen anzuwenden
• Anwenden von bioinspirierten Algorithmen auf Optimierungsprobleme in verschiedenen Bereichen wie Logistik, Netzwerkdesign und Ressourcenplanung
• Entwickeln von Software-Frameworks, die die Implementierung von und das Experimentieren mit bioinspirierten Algorithmen erleichtern

Deep Computer Vision

• Durchführen von Vorverarbeitungsaufgaben wie Normalisierung, Größenanpassung und Farbkorrektur, um die Eingabedaten vorzubereiten
• Trainieren von Modellen des tiefen neuronalen Netzes mit Techniken des überwachten Lernens
• Durchführen von Fehleranalysen zur Identifizierung und Korrektur von Fehlern bei der Modellvorhersage
• Überwachen der Leistung von Modellen in der Produktion und Durchführen von Wartungsarbeiten, um sicherzustellen, dass sie im Laufe der Zeit weiterhin gut funktionieren

Nutzen Sie die Gelegenheit, sich mit erfahrenen Fachleuten zu umgeben und von ihrer Arbeitsmethodik zu lernen"