Kodėl užsiregistruoti į antrosios pakopos studijų diplomą mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srityje?

Dirbtinis intelektas (AI) ir mašinų mokymosi algoritmai - tai sistemos, patirtis, procesai ir visos pramonės šakos. Nenuostabu, kad verslo lyderiai mato šias technologijomis pagrįstas technologijas kaip pagrindines ateities perspektyvas ir kad abiejose srityse laisvai dirbantys specialistai turi didelę paklausą.

Kolumbijos inžinerijoje mes esame sužavėti jų besikeičiančiu pasauliniu potencialu, ir mes sukūrėme antrosios pakopos studijų diplomą mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto srityje, bendradarbiaujant su EMERITUS, kad padėtų studentams suprasti AI ir mašinų mokymosi pagrindus ir kaip juos taikyti spręsti sudėtingas realaus pasaulio problemas.

PIRMOJI REIKALAVIMAI: Kursas reikalauja aukštojo mokslo žinių apie statistiką, (aprašomąją statistiką, regresiją, atrankos paskirstymą, hipotezių testavimą, intervalų įvertinimą ir kt.), Linijinį algebrą (vektorius, matricas, darinius) ir tikimybę.

Jūs turite būti patogūs Python ar bet kokia kita programavimo kalba. Visos užduotys / taikomieji projektai bus atliekami naudojant „Python“ programavimo kalbą su vienu ar keliais iš šių paketų: „pandas“, „NumPy“, „Matplotlib“, „Seaborn“, „scikit-learn“, „PyMC3“ ir pan.

Jūsų mokymosi kelionė

1 modulis: taikomųjų mašinų mokymasis

Prižiūrimas mokymasis

  • Regresijos didžiausia tikimybė, mažiausios kvadratos, reguliavimas
  • Bayeso metodai „ Bayes“ taisyklė, MAP išvada, aktyvus mokymasis
  • Pagrindiniai klasifikavimo algoritmai Artimiausi kaimynai, Perceptronas, logistinė regresija
  • Klasifikavimo branduolio metodų patobulinimai , Gauso procesas
  • Tarpiniai klasifikavimo algoritmai SVM, medžiai, miškai ir skatinimas

Neapžiūrimas mokymasis

  • Klasterizavimo metodai K-būdai Klasterizacija, EM, Gauso mišiniai
  • Rekomendacijos sistemų bendradarbiavimas filtruojant, teminis modeliavimas, PCA
  • Nuoseklieji duomenų modeliai Markovas ir paslėpti Markovo modeliai, Kalmano filtrai
  • Asociacijos analizė
  • Klasterizavimo metodai - II modelių palyginimas, analizės aspektai

2 modulis. Taikomas dirbtinis intelektas

  • Įvadas į dirbtinį intelektą
  • Pažangūs agentai ir neinformuota paieška
  • Heuristinė paieška
  • Rungtynių paieška ir žaidimai
  • Apribojimų pasitenkinimo problemos
  • Sustiprinimas Mokymasis
  • Loginiai agentai
  • AI programos: natūralus kalbos apdorojimas
  • AI programos ir kursų peržiūra
  • 3 modulis: „Capstone“ projektas

Sertifikatas

Sėkmingai baigę kursą, dalyviai kartu su „Columbia Engineering Executive Education“ gaus EMERITUS patvirtintą skaitmeninį diplomą.

EMERITUS tinklo nauda

Sėkmingai užbaigus šią programą, prisijunkite prie daugiau nei 7400 besimokančiųjų bendruomenės EMERITUS tinkle. EMERITUS tinklas yra jūsų platforma prisijungti prie pasaulinio asmenų tinklo. EMERITUS tinklo privalumai:

  • Pagalba mokymui
  • Pasaulinis tinklas, kurį sudaro daugiau kaip 400 generalinių direktorių, prezidentų, viceprezidentų, direktorių, steigėjų ir generalinių direktorių
  • Kvietimas į pasaulinius įvykius
  • „Start-up“ kampas, skirtas padėti prisijungti, bendradarbiauti, pritraukti kapitalą, investuoti ar identifikuoti talentą
  • Išplėstinė kursų prieiga ir
  • Prieiga prie EMERITUS grupių
Programa mokoma:
Anglų

Peržiūrėti 6 daugiau kursų Emeritus Institute of Management »

Paskutinį kartą atnaujinta April 6, 2019
Šis kursas yra Internetinės
Duration
9 mėnesių
Dieninės
Price
3,000 USD
Mokėtina dviem lygiomis dalimis Negrąžintinas paraiškos mokestis: 50 USD
Pagal vietas
Pagal datą
End Date
Kov. 19, 2020
Galutinis paraiškų davimo terminas
Location
Galutinis paraiškų davimo terminas
End Date
Kov. 19, 2020