Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)
(AIP-110.AK1) / ISBN : 978-1-64459-224-3
Über diesen Kurs
Sammeln Sie praktische Erfahrung, um die CertNexus AIP-110-Prüfung mit dem Kurs und Labor „Certified Artificial Intelligence Practitioner“ (CAIP) zu bestehen. Das Labor ist cloudbasiert, gerätefähig und kann einfach in ein LMS integriert werden. Interaktive Kapitel decken die Prüfungsziele von AIP-110 umfassend ab und bieten Verständnis für Themen wie Problemformulierung, angewandte künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen im Geschäftsleben, Datenerfassung, -verständnis, -bereinigung und -entwicklung; Analysieren Sie einen Datensatz, um Erkenntnisse zu gewinnen, wählen Sie Algorithmen aus, trainieren Sie Modelle, übergeben Sie Modelle, behandeln Sie Ethik und Aufsicht und mehr.
Fähigkeiten, die Sie erwerben werden
Die Zertifizierungsprüfung zum Certified Artificial Intelligence Practitioner richtet sich an Fachleute, die anbieterneutrale, branchenübergreifende Fähigkeiten im Bereich KI mit Schwerpunkt auf maschinellem Lernen nachweisen möchten, um eine KI-Lösung oder -Umgebung zu entwerfen, zu implementieren und zu übergeben. Mit der Zertifizierungsprüfung weisen Sie die Kenntnisse eines Kandidaten über KI-Konzepte, -Technologien und -Tools nach, die ihn befähigen, ein fähiger KI-Praktiker in einer großen Vielfalt von KI-bezogenen Berufsfunktionen zu werden.
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Unterricht
13+ Unterricht | 136+ Tests | 218+ Karteikarten | 221+ Glossar der Begriffe
Testvorbereitung
50+ Fragen vor der Beurteilung | 2+ Ausführliche Tests | 50+ Fragen nach der Bewertung | 100+ Testfragen zur Praxis
Praktische Übungen
27+ LiveLab | 00+ Minutes
Introduction
- Course Description
- How to use this Course
- Course-Specific Technical Requirements
Solving Business Problems Using AI and ML
- Topic A: Identify AI and ML Solutions for Business Problems
- Follow a Machine Learning Workflow
- Topic C: Formulate a Machine Learning Problem
- Topic D: Select Appropriate Tools
- Summary
Collecting and Refining the Dataset
- Topic A: Collect the Dataset
- Topic B: Analyze the Dataset to Gain Insights
- Topic C: Use Visualizations to Analyze Data
- Topic D: Prepare Data
- Summary
Setting Up and Training a Model
- Topic A: Set Up a Machine Learning Model
- Topic B: Train the Model
- Summary
Finalizing a Model
- Topic A: Translate Results into Business Actions
- Topic B: Incorporate a Model into a Long-Term Business Solution
- Summary
Building Linear Regression Models
- Topic A: Build Regression Models Using Linear Algebra
- Topic B: Build Regularized Regression Models Using Linear Algebra
- Topic C: Build Iterative Linear Regression Models
- Summary
Building Classification Models
- Topic A: Train Binary Classification Models
- Topic B: Train Multi-Class Classification Models
- Topic C: Evaluate Classification Models
- Topic D: Tune Classification Models
- Summary
Building Clustering Models
- Topic A: Build k-Means Clustering Models
- Topic B: Build Hierarchical Clustering Models
- Summary
Building Decision Trees and Random Forests
- Topic A: Build Decision Tree Models
- Topic B: Build Random Forest Models
- Summary
Building Support-Vector Machines
- Topic A: Build SVM Models for Classification
- Topic B: Build SVM Models for Regression
- Summary
Building Artificial Neural Networks
- Topic A: Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)
- Topic B: Build Convolutional Neural Networks (CNN)
- Topic C: Build Recurrent Neural Networks
- Summary
Promoting Data Privacy and Ethical Practices
- Topic A: Protect Data Privacy
- Topic B: Promote Ethical Practices
- Topic C: Establish Data Privacy and Ethics Policies
- Summary
Appendix A
- Mapping Certified Artificial Intelligence (AI) P...oner (Exam AIP-110) Objectives to Course Content
Collecting and Refining the Dataset
- Examining the Structure of a Machine Learning Dataset
- Loading the Dataset
- Exploring the General Structure of the Dataset
- Analyzing a Dataset Using Statistical Measures
- Module 1 Lab
- Splitting the Training and Testing Datasets and Labels
Setting Up and Training a Model
- Setting Up a Machine Learning Model
- Dealing with Outliers
- Scaling and Normalizing Features
- Module 2 Lab
Building Linear Regression Models
- Building a Regression Model using Linear Algebra
- Building a Linear Regression Model to Predict Diabetes Progression
- Building a Regularized Linear Regression Model
- Building an Iterative Linear Regression Model
Building Classification Models
- Creating a Logistic Regression Model to Predict Breast Cancer Recurrence
- Training Binary Classification Models
- Training a Multi-Class Classification Model
- Evaluating a Classification Model
- Tuning a Classification Model
Building Clustering Models
- Building a k-Means Clustering Model
- Building a Clustering Model for Customer Segmentation
- Building a Hierarchical Clustering Model
Building Decision Trees and Random Forests
- Building a Decision Tree Model
- Building a Random Forest Model
Building Support-Vector Machines
- Building an SVM Model for Classification
- Building an SVM Model for Regression
Building Artificial Neural Networks
- Building an MLP
Haben Sie Fragen? Schauen Sie sich die FAQs an
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Kontaktiere uns jetztEs gibt keine formalen Voraussetzungen für die Zertifizierungsprüfung.
Keine Anmeldegebühr
Multiple-Choice/Mehrfachantwort
Die Prüfung umfasst 80 Fragen.
120 Minuten
60 %
Kandidaten, die eine CertNexus-Zertifizierungsprüfung beim ersten Versuch nicht bestehen, haben 30 Kalendertage nach der ersten Prüfung Anspruch auf eine kostenlose Wiederholung. Alle Gutscheine für CertNexus-Zertifizierungsprüfungen beinhalten eine kostenlose Wiederholung. Für alle weiteren Versuche nach der ersten kostenlosen Wiederholung müssen Kandidaten einen weiteren Gutschein erwerben.
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