IBM AI-Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)

Erläuterung der grundlegenden Konzepte und Anwendungen von KI in verschiedenen Bereichen.

Beschreiben Sie die Kernprinzipien des maschinellen Lernens, des Deep Learning und der neuronalen Netze und wenden Sie sie auf reale Szenarien an.

Analysieren Sie die Rolle der generativen KI bei der Transformation von Geschäftsabläufen und identifizieren Sie Möglichkeiten für Innovationen und Prozessverbesserungen.

Entwurf einer generativen KI-Lösung für eine organisatorische Herausforderung unter Berücksichtigung ethischer Aspekte.

Beschreiben Sie die generative KI und unterscheiden Sie sie von der diskriminativen KI.

Beschreiben Sie die Möglichkeiten der generativen KI und ihre Anwendungsfälle in der realen Welt.

Identifizieren Sie die Anwendungen von generativer KI in verschiedenen Sektoren und Branchen.

Lernen Sie gängige generative KI-Modelle und Tools für die Generierung von Text, Code, Bildern, Audio und Video kennen.

Erläutern Sie das Konzept, die Relevanz und die bewährten Praktiken des Prompt-Engineering, um generative KI-Modelle bei der Erzeugung sinnvoller, präziser Ergebnisse zu unterstützen.

Anwendung von Prompt-Engineering-Techniken auf Textprompts zur Verbesserung der Zuverlässigkeit und Qualität großer Sprachmodelle.

Üben Sie Techniken und Ansätze zur Promptentwicklung, einschließlich Interviewmuster, Gedankenkette und Gedankenbaum, um die Prompt-Ergebnisse zu verbessern.

Untersuchen Sie die häufig verwendeten Werkzeuge für das Prompt-Engineering, um das Prompt-Engineering zu unterstützen.

Beschreiben Sie das Ökosystem der Webanwendungsentwicklung und Begriffe wie Front-End-Entwickler, Back-End, Server-seitig und Full-Stack.

Identifizieren Sie die Entwickler-Tools, Online-Editoren wie JSFiddle und Integrierte Entwicklungsumgebungen (IDEs) zum Erstellen und Testen von Webanwendungen.

Erstellen und strukturieren Sie grundlegende Webseiten mit HTML und gestalten Sie sie mit CSS.

Entwicklung dynamischer und interaktiver Webseiten mit JavaScript, einschließlich DOM-Manipulation, Formularvalidierung und Client-seitiger Skripting-Techniken.

Entwickeln Sie ein grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung, indem Sie die grundlegende Syntax, Datentypen, Ausdrücke, Variablen und String-Operationen erlernen.

Anwendung der Programmierlogik von Python unter Verwendung von Datenstrukturen, Bedingungen und Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Ausnahmebehandlung, Objekten und Klassen.

Demonstration von Kenntnissen im Umgang mit Python-Bibliotheken wie Pandas und Numpy und Entwicklung von Code mit Jupyter Notebooks.

Greifen Sie auf webbasierte Daten zu und extrahieren Sie sie, indem Sie mit REST APIs arbeiten und Web Scraping mit BeautifulSoup durchführen.

Die Schritte und Prozesse bei der Erstellung einer Python-Anwendung einschließlich des Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung zu beschreiben

Erstellen Sie Python-Module, führen Sie Unit-Tests durch und verpacken Sie Anwendungen unter Einhaltung der PEP8-Best-Practices für die Programmierung

Erstellung und Bereitstellung von Webanwendungen mit Flask, einschließlich Routing, Fehlerbehandlung und CRUD-Operationen.

Erstellen und Bereitstellen einer KI-basierten Anwendung auf einem Webserver mit IBM Watson AI Libraries und Flask

Erklären Sie die Kernkonzepte der generativen KI, einschließlich großer Sprachmodelle, Sprachtechnologien und Plattformen wie IBM watsonX und Hugging Face

Erstellung generativer KI-gestützter Anwendungen und Chatbots unter Verwendung von LLMs, Retrieval-augmented Generation (RAG) und grundlegenden Python-Frameworks

Integration von Technologien zur Spracherkennung (STT) und Text-to-Speech (TTS), um Sprachschnittstellen in generativen KI-Anwendungen zu ermöglichen

Entwicklung webbasierter KI-Anwendungen unter Verwendung von Python-Bibliotheken wie Flask und Gradio sowie grundlegender Front-End-Tools wie HTML, CSS und JavaScript

Demonstration der Erstellung von Codeschnipseln, Skripten und Programmen mit generativen KI-Modellen

Anwendung generativer KI-Techniken für Anwendungsdesign, Architektur, Fehlererkennung, Code-Refactoring und Programmoptimierung

Entwicklung innovativer Lösungen mit generativen KI-gestützten Tools wie ChatGPT, GitHub Copilot, Google Gemini und IBM watsonx Code Assistant

Erläutert die Herausforderungen und ethischen Überlegungen, die mit dem Einsatz generativer KI für die Programmierung verbunden sind, sowie Strategien, um diese zu entschärfen

Beschreiben Sie die Rolle eines Softwareentwicklers, typische Karrierewege und neue Möglichkeiten in diesem Bereich

Erläutern Sie, wie Sie sich auf die Stellensuche vorbereiten können, z. B. indem Sie Unternehmen recherchieren, geeignete Aufgaben finden und Schlüsselbegriffe entwickeln

Anwendung von Strategien für Networking und die Bewertung von Stellenangeboten, um Softwareentwicklungspositionen effektiv zu finden und zu besetzen

Nachweis der Bereitschaft für jede Phase des Vorstellungsgesprächs, einschließlich technischer Herausforderungen, verhaltensorientierter Fragen und Nachbereitung des Gesprächs