AI & Machine Learning

• Get Ready to Become AI Engineer

  Un curs introductiv care construiește fundamentele tehnice și conceptuale necesare pentru o carieră de inginer AI. Participanții învață cum s-au dezvoltat computerele, webul și inteligența artificială de-a lungul timpului, cum funcționează sistemele IT moderne și cum lucrează programatorii în medii reale. Cursul acoperă instrumente cheie, sisteme de operare, Git, fluxuri de lucru de dezvoltare și pregătirea mentalității necesare pentru a lucra cu inteligența artificială.

• Python Programming Basics

  Acest curs introduce participanții în programarea în Python de la zero. Se învață sintaxa de bază, tipurile de date, structurile de control, funcțiile, principiile de cod curat și versionarea cu Git. Prin exerciții practice și proiecte mai mici, participanții dezvoltă capacitatea de a scrie cod Python lizibil, structurat și reutilizabil.

• Data Processing and AI/ML Models

  O introducere practică în domeniul data science și al învățării automate. Participanții lucrează cu seturi de date reale folosind NumPy și Pandas, efectuează curățarea datelor și analize exploratorii, realizează vizualizarea datelor și dezvoltă modele de învățare automată folosind tehnici supravegheate și nesupravegheate. Accentul cursului este pus pe transformarea datelor brute în informații practice și modele predictive.

• Deep Learning with Keras, TF and PT

  Un curs dedicat rețelelor neuronale și deep learning-ului. Participanții proiectează, antrenează și evaluează modele de deep learning folosind instrumente standard din industrie. Arhitecturile rețelelor neuronale, optimizarea, transfer learning, precum și exemple de aplicații în Computer Vision și procesarea limbajului natural sunt acoperite prin proiecte practice cu Keras, TensorFlow și PyTorch.

• Managing AI/ML Pipelines & Systems Deployment

  Un curs concentrat pe mediul de producție, explicând modul în care sistemele AI sunt construite, testate, ambalate și implementate. Participanții învață elementele de bază ale MLOps, inclusiv urmărirea experimentelor cu MLflow, containerizarea cu Docker, pipeline-urile CI/CD, ambalarea modelelor și conceptele de implementare scalabilă. Cursul pregătește participanții să transfere modele AI din medii de dezvoltare în sisteme reale.

• English Language 1 / German Language 1

  Ca parte a cursurilor English Language 1 și German Language 1, veți susține mai întâi un test pentru a vă evalua cunoștințele actuale de limba engleză sau germană, iar pe baza rezultatului vi se va atribui unul dintre cele cinci niveluri de cunoștințe pentru limba engleză sau unul dintre cele cinci niveluri de cunoștințe pentru limba germană.

  Participarea la aceste cursuri la nivelul atribuit vă va ajuta să vă îmbunătățiți cunoștințele, să stăpâniți noi structuri și funcții lingvistice ale limbii alese, atât în scris, cât și vorbit, și să vă dezvoltați înțelegerea și utilizarea limbii.

• English Language 2 / German Language 2

  În funcție de programul la care ați participat în cadrul cursului English Language 1 sau German Language 1, în cadrul cursului English Language 2, respectiv German Language 2, puteți promova unul dintre următoarele niveluri de cunoștințe. În acest fel, vă veți îmbunătăți și mai mult cunoștințele despre limba aleasă.

• Cambridge Computer Science

  Cursul este conceput și pregătit pentru a oferi o introducere adecvată în diverse tehnologii informatice, sub autorizația oficială a Universității Cambridge. Prin intermediul modulelor și lecțiilor, sunt acoperite subiecte care variază de la reprezentarea sistemului numeric, multimedia și diferite tipuri de software, până la hardware-ul computerului. Partea de hardware este legată de arhitectura procesorului și de funcționarea acestuia. Securitatea și protecția datelor sunt, de asemenea, abordate, iar ultima parte a cursului se concentrează pe structurile de date și algoritmi.