AI+ EngineerTM
AT-330
Innovar Ingeniería: Leverage AI-Driven Smart Solutions- Full AI Stack: Aprenda arquitectura AI, LLMs, NLP y redes neuronales
- Proficiencia de la herramienta: Incluye el aprendizaje de transferencia con Hugging Face y diseño GUI
- Enfoque de despliegue: Construir sistemas AI reales y gestionar tuberías de comunicación
- Maestría práctica: Gain the skills to engineer escalable AI solutions for innovation
Por qué esta certificación importa
En un Glance: Curso + Vista general
- Instructor-Led: 5 días (en vivo o virtual)
- Auto-Pagado: 40 horas de contenido
¿Quién debería inscribirse?
Ingenieros de software AI: Mejora tus habilidades de desarrollo mediante el dominio de técnicas de IA y el diseño de sistemas avanzados de IA.
Machine Learning Enthusiasts: Aplicar técnicas de aprendizaje profundo, redes neuronales y NLP a retos reales de IA.
Científicos de datos: Fortalecer su kit de herramientas AI con técnicas de ingeniería para construir e implementar soluciones de IA escalables.
Especialistas en TI & Arquitectos del Sistema: Integrar las soluciones de IA en las infraestructuras existentes, optimización rendimiento y escalabilidad.
Estudiantes " Nuevos graduados: Desarrollar habilidades de ingeniería indemand AI y prepararse para una carrera exitosa en el campo de IA que crece rápidamente.
Funciones de empleo e industria Outlook
AI Engineer
Diseñar, desarrollar y optimizar sistemas AI, trabajar en redes neuronales, aprendizaje profundo y NLP para resolver retos complejos.
AI Solutions Architect
Cree arquitecturas de IA escalables e integre soluciones de IA en varios sistemas empresariales para impulsar la innovación y la eficiencia.
Machine Learning Engineer
Desarrollar modelos y algoritmos de aprendizaje automático, centrándose en análisis predictivos, aprendizaje profundo y soluciones basadas en datos.
AI Systems Integrator
Implementar las tecnologías de IA en las infraestructuras existentes, garantizando la integración y escalabilidad sin obstáculos de las soluciones de IA.
AI Project Manager
Dirigir proyectos impulsados por AI, gestionar plazos, recursos y expectativas de los interesados para asegurar el éxito del despliegue de soluciones de IA.
Crecimiento de la industria: potenciando la infraestructura de Next-Gen con ingeniería AI-First
- Para 2027, el 80% de la fuerza de trabajo de ingeniería tendrá que aumentar debido al aumento de las tecnologías generativas de IA (GenAI). (Gartner)
- La adopción de IA está acelerando en todas las industrias, creando una alta demanda para profesionales con habilidades avanzadas de IA.
- Empresas buscan IA+ Ingenieros para desarrollar soluciones de vanguardia para la automatización y toma de decisiones impulsadas por IA.
- A medida que aumenta la demanda de conocimientos especializados en ingeniería de inteligencia artificial, las oportunidades de empleo de alto nivel se están expandiendo a nivel mundial, en particular para los expertos en diseño y despliegue de sistemas de inteligencia artificial.
Habilidades que ganarás
- AI Architecture
- Redes neuronales
- Modelos de lenguaje grande (LLMs)
- Generative AI
- Procesamiento de lenguaje natural (NLP)
- Transfer Learning using Hugging Face
- AI Deployment Pipelines
Lo que aprenderás
- Curso Introducción
- 1.1 Introducción a la AI
- 1.2 Conceptos básicos y técnicas en AI
- 1.3 Consideraciones éticas
- 2.1 Panorama general de la IA y sus diversas aplicaciones
- 2.2 Introducción a la arquitectura AI
- 2.3 Comprender el ciclo de vida de desarrollo de la IA
- 2.4 Hands-on: Setting up a Basic AI Environment
- 3.1 Basics of Neural Networks
- 3.2 Funciones de activación y su papel
- 3.3 Algoritmos de retropropagación y optimización
- 3.4 Hands-on: Building a Simple Neural Network Using a Deep Learning Framework
- 4.1 Introducción a las redes neuronales en el procesamiento de imágenes
- 4.2 Redes neuronales para datos secuenciales
- 4.3 Aplicación práctica de las redes neuronales
- 5.1 Ampliar los modelos de lenguaje
- 5.2 Modelos Populares de Lengua Grande
- 5.3 Finetuning práctico de los modelos de idiomas
- 5.4 Manos a mano: Finetuning práctico para la clasificación de texto
- 6.1 Introducción a las redes adversarias generativas (GAN)
- 6.2 Aplicaciones de Autoencoderes Variacionales (VAEs)
- 6.3 Generación de datos realistas Data Using Generative Models
- 6.4 Hands-on: Implementing Generative Models for Image Synthesis
- 7.1 NLP en escenarios del mundo real
- 7.2 Mecanismos de atención y uso práctico de transformadores
- 7.3 Entendimiento profundo de la BERT para tareas prácticas de la NLP
- 7.4 Manos a mano: Construcción práctica NLP Pipelines with Pretrained Models
- 8.1 Resumen del aprendizaje de transferencia en AI
- 8.2 Estrategias y técnicas de aprendizaje de transferencia
- 8.3 Manos a mano: Implementar el aprendizaje de transferencia con modelos de cara hugging para diversas tareas
- 9.1 Panorama general de las aplicaciones de IA basadas en GUI
- 9.2 Marco basado en la Web
- 9.3 Marco de aplicación de escritorio
- 10.1 Comunicar los resultados de la IA de manera eficaz a los interesados no técnicos
- 10.2 Construcción de una tubería de despliegue para los modelos AI
- 10.3 Desarrollar prototipos basados en requisitos de cliente
- 10.4 Manos a mano: Despliegue
- 1. Comprender a los agentes de inteligencia artificial
- 2. Estudios de casos
- 3. Hands-On Practice with AI Agents
Herramientas Te Maestro
TensorFlow
Transformadores de cara hugging
Jenkins
TensorFlow Hub
Prerrequisitos
- Se debe completar el curso AI+ DataTM o AI+ DeveloperTM.
- La comprensión básica de la programación de Python es obligatoria para ejercicios prácticos y trabajo de proyecto.
- Se requiere familiaridad con el álgebra de nivel secundario y estadísticas básicas.
- Es esencial comprender conceptos básicos de programación como variables, funciones, bucles y estructuras de datos como listas y diccionarios.
Detalles del examen
Duración
90 minutos
Resultado de paso
70% (35/50)
Formato
50 preguntas de selección múltiple / respuesta múltiple
Método de entrega
Online a través de la plataforma de examen proctorado (planificación flexible)
Exam Blueprint:
- Fundaciones de Inteligencia Artificial - 5%
- Introducción a la arquitectura AI - 10%
- Fundamentos de redes neuronales - 15%
- Aplicaciones de redes neuronales - 7%
- Significado de los modelos de lenguaje grande (LLM) - 8%
- Aplicación de la IA Generativa - 8%
- Procesamiento de lenguaje natural - 15%
- Transfer Learning with Hugging Face - 15%
- Fabricación de GUIs Sofisticadas para AI Solutions - 10%
- AI Communication and Deployment Pipeline - 7%
Elija el formato que ajuste su agenda
Lo que se incluye (Subscripción de un año + todas las actualizaciones):
- Videos de alta calidad, E-book (PDF & Audio) y Podcasts
- AI Mentor for Personalized Guidance
- Quizzes, valoraciones y recursos del curso
- Pruebas en línea con una recuperación gratuita
- Guía general de estudio del examen
- Manos a la obra
Instructor-Led (Live Virtual/Classroom)
- 5 días de entrenamiento intensivo con demos en vivo
- en tiempo real, colaboración entre pares y laboratorios prácticos
- Dirigido por instructores certificados de AI y entregados a través de socios autorizados de capacitación
Auto-pagado en línea
- ~40 horas de clases de vídeo a pedido, libros electrónicos, podcasts y laboratorios interactivos
- Aprende en cualquier lugar, en cualquier momento, con cuestionarios modulares para seguir el progreso
Descubra sus certificaciones y programas basados en el papel ideal!
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CertificadoPreguntas frecuentes
La certificación abarca una amplia gama de temas incluyendo Fundaciones de IA, Arquitectura AI, Redes Neurales, Modelos de Idiomas Grandes (LLMs), IA Generativa, Procesamiento de Lenguas Naturales (NLP) y Transfer Learning utilizando Hugging Face.
Esta certificación es ideal para personas que buscan obtener una comprensión profunda de los conceptos y técnicas de IA, ya sean principiantes o tengan algún conocimiento previo de IA.
Los participantes obtendrán experiencia práctica en la construcción y el despliegue de soluciones de IA. Las habilidades incluyen desarrollar redes neuronales, perfeccionar modelos de lenguaje grande, implementar modelos de IA generativos y crear interfaces gráficas sofisticadas para aplicaciones de IA. Además, los participantes aprenderán a navegar por tuberías de comunicación y despliegue de AI.
El curso hace hincapié en el aprendizaje práctico, permitiendo a los participantes desarrollar habilidades prácticas para crear interfaces gráficas de usuario (GUIs) para soluciones de IA y entender tuberías de comunicación y despliegue de IA.
La certificación AI+ EngineerTM mejora su perfil profesional demostrando competencia en los fundamentos de AI y aplicaciones avanzadas. Te equipa con habilidades a la demanda, dándole un límite competitivo en el mercado de trabajo y abriendo puertas a oportunidades lucrativas de carrera en las industrias tecnológica, sanitaria, financiera y de otra índole.
