Postgraduate Certificate in AI for Backend Software Development
-- अभी देख रहे हैंThe Postgraduate Certificate in AI for Backend Software Development is a comprehensive course designed to equip learners with essential skills in artificial intelligence (AI) and backend software development. This course is crucial in today's technology-driven world, where AI is becoming increasingly important in various industries, from healthcare to finance.
2,415+
Students enrolled
GBP £ 140
GBP £ 202
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इस पाठ्यक्रम के बारे में
100% ऑनलाइन
कहीं से भी सीखें
साझा करने योग्य प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफाइल में जोड़ें
पूरा करने में 2 महीने
सप्ताह में 2-3 घंटे
कभी भी शुरू करें
कोई प्रतीक्षा अवधि नहीं
पाठ्यक्रम विवरण
Here are the essential units for a Postgraduate Certificate in AI for Backend Software Development:
• Fundamentals of Artificial Intelligence (AI) – covering AI history, techniques, and applications, focusing on backend development.
• Machine Learning (ML) Algorithms – exploring various ML algorithms, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning, applying them to backend systems.
• Deep Learning (DL) for Backend Developers – delving into neural networks, activation functions, and optimization techniques, demonstrating how to implement them in backend infrastructure.
• Natural Language Processing (NLP) in AI Backend Systems – learning NLP fundamentals, text processing techniques, and NLP libraries, focusing on integrating NLP models in backend applications.
• AI-based Recommender Systems – understanding the design, implementation, and evaluation of AI-powered recommender systems, including content-based, collaborative filtering, and hybrid approaches.
• Computer Vision in AI Backend Systems – exploring computer vision, image processing, and object detection techniques, demonstrating AI backend development for computer vision applications.
• AI Ethics, Bias, and Regulations – understanding ethical considerations, bias mitigation, and regulatory compliances, focusing on AI-powered backend systems.
• AI Backend Development Best Practices – covering microservices, containerization, and DevOps best practices, emphasizing scalability, security, and performance.
• AI Project Management – learning to manage AI backend development projects, including setting project goals, defining milestones, and monitoring progress.
• AI Capstone Project – applying the acquired knowledge to design, develop, and deploy an AI-
करियर पथ
प्रवेश आवश्यकताएं
- विषय की बुनियादी समझ
- अंग्रेजी भाषा में दक्षता
- कंप्यूटर और इंटरनेट पहुंच
- बुनियादी कंप्यूटर कौशल
- पाठ्यक्रम पूरा करने के लिए समर्पण
कोई पूर्व औपचारिक योग्यता आवश्यक नहीं। पाठ्यक्रम पहुंच के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पाठ्यक्रम स्थिति
यह पाठ्यक्रम व्यावसायिक विकास के लिए व्यावहारिक ज्ञान और कौशल प्रदान करता है। यह है:
- यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि यह पाठ्यक्रम किसी मान्यता प्राप्त पुरस्कार देने वाले निकाय द्वारा मान्यता प्राप्त नहीं है या किसी अधिकृत संस्थान/निकाय द्वारा विनियमित नहीं है।
- किसी अधिकृत संस्था द्वारा विनियमित नहीं
- औपचारिक योग्यताओं के लिए पूरक
पाठ्यक्रम को सफलतापूर्वक पूरा करने पर आपको पूर्णता का प्रमाणपत्र मिलेगा।
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
कोर्स शुल्क
- सप्ताह में 3-4 घंटे
- जल्दी प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- सप्ताह में 2-3 घंटे
- नियमित प्रमाणपत्र वितरण
- खुला नामांकन - कभी भी शुरू करें
- पूर्ण कोर्स पहुंच
- डिजिटल प्रमाणपत्र
- कोर्स सामग्री
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