Die gefragtesten KI-Zertifizierungen für Entwickler

Gorodenkoff | shutterstock.com

Auf der Software-Development-Bühne gehören die Cloud und Security zu den wichtigsten Akteuren. Der Star ist aber auch in diesem Bereich künstliche Intelligenz (KI). Die Technologie entwickelt sich zunehmend zum neuen Motor für Unternehmenswachstum. Entsprechend hoch ist die Erwartungshaltung bei Führungskräften aus Technologie und Wirtschaft, dass ihre Development-Teams KI-Potenziale heben und neue, innovative Produkte entwickeln. Das führt auch dazu, dass Arbeitgeber vermehrt nach Kandidaten mit verbrieften KI-Kompetenzen suchen.

Die folgenden fünf Zertifizierungen sind bei Entwicklern und ihren Arbeitgebern aktuell besonders populär.

1. AWS Certified Machine Learning Specialty

Diese Zertifizierung verbrieft Entwicklern die Fähigkeit, Machine Learning-Lösungen in der AWS-Cloud bereitzustellen. Als Inhaber dieses Zertifikats weisen Sie außerdem nach, dass Sie wissen:

• wie Streaming implementiert wird,





• wie klassische Regressions- und Klassifizierungsprobleme zu lösen sind,





• wie AWS-Services für prädiktive Analysen genutzt werden,





• und wie sich das AWS-Ökosystem dazu nutzen lässt, auf erweiterte Datenquellen zuzugreifen.

2. Google Professional Machine Learning Engineer

Diese Zertifizierung bescheinigt unter anderem die Fähigkeit, Low-Code-KI-Lösungen zu entwickeln. Außerdem können Entwickler mit diesem Zertifikat nachgewiesenermaßen:

• (teamübergreifend) zusammenzuarbeiten, um Daten und Modelle zu managen,





• Prototypen von ML-Modellen skalieren, sowie





• ML-Pipelines automatisieren und orchestrieren.

3. IBM AI Engineering Professional Certificate

Entwickler, die dieses Zertifikat anstreben, lernen:

• überwachte und unüberwachte ML-Modelle zu implementieren,





• Machine-Learning-Algorithmen und -Pipelines einzusetzen, sowie





• Deep-Learning-Modelle und neuronale Netze aufzubauen.

4. Microsoft Azure AI Engineer Associate

Diese Zertifizierung ist besonders relevant für Dev-Teams, die das Microsoft-Ökosystem nutzen. Nach Abschluss sind Developer in der Lage, KI-Lösungen zu entwerfen und zu implementieren – mit Hilfe von:

• Azure-AI-Diensten,





• Azure AI Search, und





• Azure Open AI.

5. Nvidia NCA Generative AI LLMs

Diese Einstiegsqualifikation bestätigt Entwicklern, dass sie die grundlegenden Konzepte beherrschen, um KI-gesteuerte Anwendungen mit NVIDIA-Lösungen zu realisieren. (fm)

Dieser Artikel ist im Original bei unserer Schwesterpublikation Infoworld.com erschienen.