Equip yourself with vendor-neutral, cross-industry knowledge of Artificial Intelligence (AI) concepts and skills, enabling you to select, train, and implement Machine Learning solutions.

Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) have become essential parts of the toolset for many organizations. When used effectively, these tools provide actionable insights that drive critical decisions and enable organizations to create exciting, new, and innovative products and services. This course shows you how to apply various approaches and algorithms to solve business problems through AI and ML, all while following a methodical workflow for developing data-driven solutions.

Who Should Attend?

The skills covered in this course converge on four areas—software development, IT operations, applied math and statistics, and business analysis. Students for this course should be looking to build upon their knowledge of the data science process so that they can apply AI systems, particularly machine learning models, to business problems.

The target student is likely a data science practitioner, software developer, or business analyst looking to expand their knowledge of machine learning algorithms and how they can help create intelligent decision-making products that bring value to the business.

A typical student in this course should have several years of experience with computing technology, including some aptitude in computer programming.

This course is also designed to assist students in preparing for the CertNexus® Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner (Exam AIP-210) certification.

CAIP - Sertifikalı Yapay Zekâ Uygulayıcısı Eğitimi programına Online Instructor-Led (canlı sanal sınıf) veya Classroom Based (sınıf eğitimi) formatlarında doğrudan katılım sağlayabilirsiniz. Ayrıca bu eğitimi kurumunuza özel olarak Online Instructor-Led, Classroom Based veya Onsite (yerinde eğitim) formatlarında, tercih ettiğiniz tarih ve lokasyonda organize edebiliriz. Detaylı bilgi ve kurumunuza özel planlama için bizimle iletişime geçebilirsiniz.

Kurumsal gruplar için bu eğitimi, kurumunuza özel Onsite (yerinde eğitim) formatında organize edebiliriz.

Önkoşullar

To ensure your success in this course, you should be familiar with the concepts that are foundational to data science, including:

The overall data science and machine learning process from end to end: formulating the problem; collecting and preparing data; analyzing data; engineering and preprocessing data; training, tuning, and evaluating a model; and finalizing a model.
Statistical concepts such as sampling, hypothesis testing, probability distribution, randomness, etc.
Summary statistics such as mean, median, mode, interquartile range (IQR), standard deviation, skewness, etc.
Graphs, plots, charts, and other methods of visual data analysis.

You must also be comfortable writing code in the Python programming language, including the use of fundamental Python data science libraries like NumPy and pandas.

Neler Öğreneceksiniz

In this course, you will develop AI solutions for business problems. You will:

Solve a given business problem using AI and ML
Prepare data for use in machine learning
Train, evaluate, and tune a machine learning model
Build linear regression models
Build forecasting models
Build classification models using logistic regression and k -nearest neighbor
Build clustering models
Build classification and regression models using decision trees and random forests
Build classification and regression models using support-vector machines (SVMs)
Build artificial neural networks for deep learning
Put machine learning models into operation using automated processes
Maintain machine learning pipelines and models while they are in production

Eğitim İçeriği

Lesson 1: Solving Business Problems Using AI and ML

Topic A: Identify AI and ML Solutions for Business Problems
Topic B: Formulate a Machine Learning Problem
Topic C: Select Approaches to Machine Learning

Lesson 2: Preparing Data

Topic A: Collect Data
Topic B: Transform Data
Topic C: Engineer Features
Topic D: Work with Unstructured Data

Lesson 3: Training, Evaluating, and Tuning a Machine Learning Model

Topic A: Train a Machine Learning Model
Topic B: Evaluate and Tune a Machine Learning Model

Lesson 4: Building Linear Regression Models

Topic A: Build Regression Models Using Linear Algebra
Topic B: Build Regularized Linear Regression Models
Topic C: Build Iterative Linear Regression Models

Lesson 5: Building Forecasting Models

Topic A: Build Univariate Time Series Models
Topic B: Build Multivariate Time Series Models

Lesson 6: Building Classification Models Using Logistic Regression and k-Nearest Neighbor

Topic A: Train Binary Classification Models Using Logistic Regression
Topic B: Train Binary Classification Models Using k-Nearest Neighbor
Topic C: Train Multi-Class Classification Models
Topic D: Evaluate Classification Models
Topic E: Tune Classification Models

Lesson 7: Building Clustering Models

Topic A: Build k-Means Clustering Models
Topic B: Build Hierarchical Clustering Models

Lesson 8: Building Decision Trees and Random Forests

Topic A: Build Decision Tree Models
Topic B: Build Random Forest Models

Lesson 9: Building Support-Vector Machines

Topic A: Build SVM Models for Classification
Topic B: Build SVM Models for Regression

Lesson 10: Building Artificial Neural Networks

Topic A: Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)
Topic B: Build Convolutional Neural Networks (CNN)
Topic C: Build Recurrent Neural Networks (RNN)

Lesson 11: Operationalizing Machine Learning Models

Topic A: Deploy Machine Learning Models
Topic B: Automate the Machine Learning Process with MLOps
Topic C: Integrate Models into Machine Learning Systems

Lesson 12: Maintaining Machine Learning Operations

Topic A: Secure Machine Learning Pipelines
Topic B: Maintain Models in Production

Appendix A: Mapping Course Content to CertNexus® Certified Artificial Intelligence (AI) Practitioner (Exam AIP-210)

Appendix B: Datasets Used in This Course

Neden Bizi Seçmelisiniz

1995’ten beri Birleşik Krallık merkezli lider bir global eğitim sağlayıcısıyız.

CAIP - Sertifikalı Yapay Zekâ Uygulayıcısı Azerbaijan eğitimine Bilginç IT Academy'nin canlı ve etkileşimli sanal sınıf ortamında katılabilirsiniz. Online Instructor-Led eğitimlerimize bireysel olarak genel katılıma açık (Public) sınıflardan katılabileceğiniz gibi, kurumunuza özel (Private / In-house) bir sınıf da planlayabilirsiniz.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Online Instructor-Led
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Canlı ve Etkileşimli Eğitim: Eğitmeninizle gerçek zamanlı iletişim kurun; soru-cevap, uygulama ve grup çalışmalarıyla öğrenme sürecine aktif olarak katılın.
Esnek Katılım: Evinizden, ofisinizden veya internet erişiminizin bulunduğu herhangi bir lokasyondan eğitime katılın.
Uzman Eğitmen Kadrosu: Sektör deneyimine sahip, alanında yetkin eğitmenlerden güncel ve uygulanabilir bilgiler edinin.
30 Yılı Aşkın Deneyim: Bilginç IT Academy'nin 1995 yılından bu yana süregelen eğitim uzmanlığından yararlanın.
Dünya Genelinde Erişim: Azerbaijan dahil dünyanın farklı lokasyonlarından canlı sanal sınıflarımıza katılabilir veya kurumunuza özel online eğitim planlayabilirsiniz.

CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner Azerbaijan eğitimine yüz yüze sınıf ortamında katılabilirsiniz. Classroom Based eğitimlerimiz genel katılıma açık (Public)sınıflar veya kurumunuza özel (Private / In-house)sınıflar şeklinde planlanabilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Classroom Based
Katılım Modeli (Participation Model): Genel Katılıma Açık (Public) / Kuruma Özel (Private / In-house)
Yüz Yüze Öğrenme: Eğitmeniniz ve diğer katılımcılarla doğrudan iletişim kurarak etkileşimli bir sınıf deneyimi yaşayın.
Deneyimli Eğitmenler: Sektörde uzun yıllara dayanan deneyime sahip uzmanlardan gerçek dünya örnekleriyle öğrenin.
Profesyonel Eğitim Ortamı: Teknolojik altyapısı güçlü, konforlu ve öğrenmeye uygun sınıflarda eğitim alın.
Uygulamalı Öğrenme: Eğitim içeriğine bağlı olarak uygulamalar, senaryolar, vaka çalışmaları ve eğitmen yönlendirmeli çalışmalarla teorik bilgilerinizi pratiğe dönüştürün.

CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner Azerbaijan eğitimini kurumunuza özel olarak kendi ofisinizde veya tercih ettiğiniz lokasyonda gerçekleştirebilirsiniz. Bilginç IT Academy eğitmenleri, kurumunuzun ihtiyaçlarına göre planlanan eğitim için belirlediğiniz lokasyona gelebilir.

Eğitim Formatı (Delivery Method): Onsite
Katılım Modeli (Participation Model): Kuruma Özel (Private / In-house)
Tercih Ettiğiniz Lokasyonda Eğitim: Eğitimi şirketinizin ofisinde veya belirlediğiniz farklı bir lokasyonda organize edin.
Kuruma Özel İçerik: Eğitim programını şirketinizin projelerine, ekip yapısına, mevcut yetkinlik seviyesine ve iş ihtiyaçlarına göre uyarlayın.
Ekip Odaklı Öğrenme: Ekibinizin aynı içerik ve yaklaşım etrafında gelişmesini sağlayarak kurum içi bilgi paylaşımını ve iş birliğini güçlendirin.
Esnek Planlama: Eğitim tarihini, lokasyonunu ve programını kurumunuzun operasyonel ihtiyaçlarına göre planlayın.
Global Eğitim Organizasyonu: Eğitimi Azerbaijan lokasyonunda veya tercih ettiğiniz farklı bir ülkede/lokasyonda kurumunuza özel olarak organize edebilirsiniz.

CAIP - Certified Artificial Intelligence Practitioner Azerbaijan Eğitimi

Who Should Attend?

Önkoşullar

Neler Öğreneceksiniz

Eğitim İçeriği

Neden Bizi Seçmelisiniz