CertNexus

Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP)

(AIP-110.AK1) / ISBN : 978-1-64459-224-3
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Über diesen Kurs

Sammeln Sie praktische Erfahrungen, 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 in der Wirtschaft, 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 vieles mehr.

Fähigkeiten, die Sie erwerben werden

Die Zertifizierungsprüfung zum Certified Artificial Intelligence Practitioner richtet sich an Fachkräfte, 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. Die Zertifizierungsprüfung weist die Kenntnisse eines Kandidaten über KI-Konzepte, -Technologien und -Tools nach, die ihn befähigen, ein kompetenter KI-Praktiker in einer Vielzahl von KI-bezogenen Berufsfunktionen zu werden.
Kursübersicht herunterladen

1

Introduction

  • Course Description
  • How to use this Course
  • Course-Specific Technical Requirements
2

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
3

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
4

Setting Up and Training a Model

  • Topic A: Set Up a Machine Learning Model
  • Topic B: Train the Model
  • Summary
5

Finalizing a Model

  • Topic A: Translate Results into Business Actions
  • Topic B: Incorporate a Model into a Long-Term Business Solution
  • Summary
6

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
7

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
8

Building Clustering Models

  • Topic A: Build k-Means Clustering Models
  • Topic B: Build Hierarchical Clustering Models
  • Summary
9

Building Decision Trees and Random Forests

  • Topic A: Build Decision Tree Models
  • Topic B: Build Random Forest Models
  • Summary
10

Building Support-Vector Machines

  • Topic A: Build SVM Models for Classification
  • Topic B: Build SVM Models for Regression
  • Summary
11

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
12

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
A

Appendix A

  • Mapping Certified Artificial Intelligence (AI) P...oner (Exam AIP-110) Objectives to Course Content

1

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
2

Setting Up and Training a Model

  • Setting Up a Machine Learning Model
  • Dealing with Outliers
  • Scaling and Normalizing Features
  • Module 2 Lab
3

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
4

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
5

Building Clustering Models

  • Building a k-Means Clustering Model
  • Building a Clustering Model for Customer Segmentation
  • Building a Hierarchical Clustering Model
6

Building Decision Trees and Random Forests

  • Building a Decision Tree Model
  • Building a Random Forest Model
7

Building Support-Vector Machines

  • Building an SVM Model for Classification
  • Building an SVM Model for Regression
8

Building Artificial Neural Networks

  • Building an MLP

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Für die Zertifizierungsprüfung gibt es keine formalen Voraussetzungen.

Keine Anmeldegebühr

Pearson VUE

Multiple-Choice/Multiple-Response

Die Prüfung umfasst 80 Fragen.

120 Minuten

60 %

Kandidaten, die eine CertNexus-Zertifizierungsprüfung nicht im ersten Versuch 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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