Professionelle Zertifizierung: Entwickler:in für ML/KI

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Überblick

Die Zertifizierung zur/m Entwickler:in für ML/AI ist auf Fachkräfte zugeschnitten, die sich auf die Entwicklung, Optimierung und Bereitstellung von Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz spezialisieren möchten. Dieser Kurs bietet einen umfassenden und strukturierten Lernpfad, der sich auf zentrale ML/KI-Methoden, GPUs, fortgeschrittene parallele Programmiertechniken und Optimierungsstrategien konzentriert, die für High-Performance-Computing-Umgebungen (HPC) entscheidend sind.

Teilnehmer:innen erhalten praktische Erfahrungen mit modernsten Tools und Frameworks und lernen, wie sie GPU-Programmierung, verteiltes Rechnen und der paralleles Programmieren für Modelltraining, Inferenz und Skalierbarkeit einsetzen können. Diese spezielle Schulung stellt sicher, dass Entwickler:innen ML/KI-Workloads für maximale Leistung optimieren können.

Voraussetzungen

Basis C/C++ oder Fortran und Python

Geschätzte Dauer

Abschluss der Zertifizierung innerhalb von zwei Jahren

Niveau der Fachkenntnisse

Expert:in

Zertifizierung kurz erklärt

Um die ML/AI Developer Certification zu erhalten, müssen Sie einen strukturierten Lehrplan erfolgreich absolvieren, der ein umfassendes Verständnis der Methoden und Werkzeuge für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz vermittelt. Der Lehrplan ist in drei Schritte unterteilt, die sich jeweils auf verschiedene Aspekte des Fachgebiets konzentrieren. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie die Anforderungen erfüllen können:

1. Mindestens einen Kurs aus jedem Fachbereich belegen

Um eine abgerundete Ausbildung zu gewährleisten, müssen Sie mindestens einen Kurs aus jeder der drei Stufen des Lehrplans belegen. Dieser Ansatz garantiert, dass Sie Fachkenntnisse in parallelem Programmieren, in der Leistungsoptimierung, mit Hardware-Beschleunigern, Visualisierung und mehr erwerben.

Themenbereich 1 - ML/AI Liste der Kurse

Themenbereich 2 - Paralleles Programmieren und Performance-Optimierung Liste der Kurse

Themenbereich 3 - Hardware-Beschleuniger, Visualisierung und Bootcamps Liste der Kurse

Sie müssen mindestens drei Kurse als Teil des Zertifizierungslehrplans absolvieren.

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2. Eine Prüfung absolvieren

Nachdem Sie die erforderlichen Kurse absolviert haben, müssen Sie die Prüfung für mindestens einen Kurs oder die Track-Prüfung erfolgreich bestehen, um sich zu qualifizieren. (Bitte beachten Sie, dass sich die Prüfung für das Fachgebiet derzeit noch in der Entwicklung befindet.) Mit dieser Prüfung werden Ihr Verständnis der Schlüsselkonzepte und Ihre Fähigkeit, die im Kurs erlernten Fähigkeiten anzuwenden, bewertet. Sie ist ein entscheidender Schritt bei der Validierung Ihrer Kompetenz als ML/KI-Entwickler:in.

3. Zertifizierung beantragen

Sobald Sie alle Anforderungen des Lehrplans erfüllt und die erforderlichen Prüfungen bestanden haben, erhalten Sie Ihr Zertifikat zur/m Entwickler:in für ML/KI. Diese Zertifizierung ist ein Beweis für Ihr Engagement und Ihre Kompetenz bei der Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz, fördert Ihre berufliche Kompetenz und eröffnet Ihnen neue Karrierechancen.

Um Ihre Zertifizierung zu erhalten, reichen Sie Ihre drei Kurszertifikate und das Prüfungszertifikat ein. Diese Zertifikate müssen Sie innerhalb der vergangenen zwei Jahre erworben haben. Senden Sie Ihre Unterlagen per E-Mail an training(at)hlrs.de.


Themenverwandte Kurse

Die folgenden bevorstehenden Kurse können zur Erfüllung der Anforderungen für die Zertifizierung für ML/KI Entwickler:in verwendet werden.

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Themenbereich 1: ML / KI

Themenbereich 2: Paralleles Programmieren, Performance-Optimierung und Hardware-Accelerators

Subtopic: Paralleles Programmieren

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Januar 21 - 23, 2025

Hybrid Event - Stuttgart, Germany


März 17 - 21, 2025

Dresden, Germany

Subtopic: Performance-Optimierung

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Januar 13 - 31, 2025

Hybrid Event - Stuttgart, Germany

Subtopic: Hardware-Accelerators

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Themenbereich 3: Visualisierung und Bootcamps

Subtopic: Visualisierung

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Subtopic: Bootcamps

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