Kompetenzprofil
Artificial Intelligence Engineer - Vom Einsteiger zum Experten
Ihr Training im Überblick
Dauer der Weiterbildung: 2,5 Monate in Vollzeit / 5 Monate in Teilzeit
Trainingsstart: jederzeit möglich
Trainingsmethode: virtuelle Teilnahme über Teams
Zertifizierung: Microsoft Azure Fundamentals, Microsoft Azure AI Fundamentals, Designing and Implementing an Azure AI Solution
Jobprofile: Microsoft Azure AI Engineer, Solution Developer, Machine Learning Engineer
Trainingsbausteine
- Zellen und Zellinhalte bearbeiten und formatieren
- Formeln erstellen und die wichtigsten Funktionen einsetzen
- relative und absolute Zellbezüge
- Zellen und Tabellen gestalten
- Daten sortieren und filtern
- Diagramme erzeugen und formatieren
- Tabellen und Diagramme drucken
- Diskutieren der Grundlagen von Cloud Computing und Azure und wie Sie mit den Abonnements und Konten von Azure beginnen können
- Beschreiben der Vorteile der Nutzung von Cloud Computing-Diensten und lernen Sie, zwischen den Kategorien und Arten von Cloud Computing zu unterscheiden und die verschiedenen Konzepte, Ressourcen und die Terminologie zu untersuchen, die für die Arbeit mit der Azure-Architektur erforderlich sind
- Skizzieren der Kerndienste, die mit Microsoft Azure verfügbar sind
- Diskutieren der Kernlösungen, die eine breite Palette von Tools und Diensten von Microsoft Azure umfassen
- Beschreiben der allgemeinen Sicherheits- und Netzwerksicherheitsfunktionen und wie Sie die verschiedenen Azure-Dienste nutzen können, um sicherzustellen, dass Ihre Cloud-Ressourcen sicher, geschützt und vertrauenswürdig sind
- Erläutern der Identitäts-, Governance-, Datenschutz- und Compliance-Funktionen und wie Azure Ihnen helfen kann, den Zugriff auf Cloud-Ressourcen zu sichern, was es bedeutet, eine Cloud-Governance-Strategie aufzubauen, und wie Azure gängige regulatorische und Compliance-Standards einhält
- Grundlagen multidimensionaler Datenbanken
- Einführung der relevanten Methoden und Verfahren zur Datenauswertung
- SQL-Server: Server, Instanzen und Abfragen
- Verstehen allgemeiner Cloud-Computing-Konzepte
- Verstehen der mit Microsoft Azure verfügbaren Kerndienste
- Verstehen von Sicherheit, Datenschutz, Compliance und Vertrauen in Microsoft Azure
- Verstehen der Preis- und Supportmodelle von Microsoft
- Beschreiben des Workloads und der Überlegungen zu künstlicher Intelligenz
- Beschreiben der grundlegenden Prinzipien des maschinellen Lernens auf Azure
- Beschreiben der Merkmale von Computer Vision-Workloads auf Azure
- Beschreiben der Merkmale von Natural Language Processing (NLP)-Workloads auf Azure
- Beschreiben der Merkmale von Konversations-KI-Workloads auf Azure
- Planung und Verwaltung einer Azure Cognitive Services-Lösung
- Implementierung von Computervisions-Lösungen, Lösungen zur Verarbeitung natürlicher Sprache, Knowledge-Mining-Lösungen und Konversations-AI -Lösungen
Ihr Training im Faktencheck
In unterschiedlichen Applikationen stehen Daten, diese Daten können mit nur wenigen Codes vereinfacht zusammengefasst und unterschiedlich dargestellt werden. Low Code ist das neue Programmieren in der neuen Welt.
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Ihr Profil
Sie sind in der Lage KI gesteuerte Cloud- und Hybrid-Lösungen zu analysieren und Maßnahmen zur Weiterentwicklung, Steuerung und Anpassung durchzuführen.
Dabei verfügen Sie über Wissen der gängigen Tools und Technologien, um auch Punkte wie Skalierbarkeit und Leistungssteigerung zu bedienen.
Gut beraten
Sie fragen sich, ob dieses Kompetenzprofil zu Ihnen passt, ob Sie das Training auch in Teilzeit absolvieren können oder wie Ihnen Microsoft Azure und die KI den Einstieg in den Arbeitsmarkt erleichtern kann? Wir beraten Sie unverbindlich, kompetent und mit Freude!
Ihre Zertifizierung als Plus
Kandidaten für diese Prüfung sollten über Fachkenntnisse in kognitiven Diensten, maschinellems Lernen und Knowledge-Mining nutzen, um Microsoft exams Lösungen zu entwickeln und zu implementieren, die Verarbeitung natürlicher Sprache, gesprochener Sprache, Computervision und Konversations-AI umfassen. Zu den Aufgaben eines Azure AI-Ingenieurs gehören das Analysieren von Anforderungen für AI-Lösungen, das Empfehlen entsprechender Tools und Technologien sowie das Entwerfen und Implementieren von AI-Lösungen, die die Anforderungen an Skalierbarkeit und Leistung erfüllen.
Starthilfe
Damit Sie nach Ihrem Training als Azure AI Engineer durchstarten können, profitieren Sie schon während Ihrer Weiterbildung von unserer Bewerbungsunterstützung. Durch gute Kontakte zu Personaldienstleistern oder durch Informationsveranstaltungen sowie Recruiting-Termine im Haus, stellen wir sicher, dass Sie jederzeit in Kontakt zum Arbeitsmarkt stehen.
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