AI a Machine Learning for Business - online kurz

Southampton Data Science Academy

Popis programu

Read the Official Description

AI a Machine Learning for Business - online kurz

Southampton Data Science Academy

O tomto kurzu

Tak či onak, AI určí budoucnost technologie. Zatímco má vokální příznivce a oponenty, není pochyb o tom, že jejich dopad bude transformační. Zatímco pole se rychle mění, je toho hodně co se naučit, ale také mnoho způsobů, jak ho utvářet a přispět. Tento kurz vás učí, co potřebujete vědět, abyste byli součástí této cesty.

Přehled kurzu

Společnost AI dodala některé z nejúžasnějších technických pokroků za poslední desetiletí, které překonaly lidské schopnosti v rozmanitých oblastech, jako je rozpoznávání obrazu, pochopení přirozeného jazyka, detekce vzorků, předpověď a autonomní zařízení. Ukázalo se, že během několika let dokáže transformovat celý průmysl a změnit způsob, jakým přemýšlíme o našich životech, pracovních místech, podnikání, vládě a společnosti.

Kurz je organizován podle rámce základních schopností AI. Vychází z učebního přístupu založeného na problémech, kde je každá schopnost AI projednávána v kontextu obchodní případové studie. Zahrnuje kombinaci učebních materiálů, včetně krátkých video tutoriálů, návodů s průvodcem, prezentací, online cvičení a dalšího čtení a je navržena tak, aby umožnila profesionálům ve veřejném i soukromém sektoru získat znalosti a dovednosti, které jim umožňují pochopit, jak používat AI ve své organizaci.

Cíle a výsledky učení

Na konci tohoto kurzu budete rozvíjet dovednosti a znalosti, abyste mohli identifikovat potenciální aplikace pro AI ve svém podnikání. Budeš schopen:

  • Vysvětlete, co je AI, roli, kterou může hrát, a potenciální výhody, které může přinést vaší organizaci
  • Určete primární schopnosti AI a jádrových technologií potřebných k jejich dodání
  • Vymezte různé komponenty potřebné k poskytování komplexních systémů AI, jako jsou autonomní automobily nebo inteligentní asistenti
  • Diskutujte o etických dopadech AI v různých oblastech hospodářství, vlády a společnosti
  • Identifikujte různé typy, vlastnosti a využití dat v řešení AI
  • Popsat základní třídy získávání informací, shlukování, předpovědi, stejně jako vyhledávací a plánovací techniky
  • Identifikujte software, který lze použít k zpracování, analýze a extrahování významu z přirozeného jazyka, obrázků a číselných dat, aby se získaly informace a porozumění

Posouzení

Zadání 1 - Identifikujte a formulujte příležitost AI pro vaši firmu

Na základě témat zavedených v prvním týdnu kurzu budete požádáni o identifikaci "jednoduchého" problému ve vaší organizaci, který by podle vás mohl být vylepšen nebo vyřešen pomocí vývoje a aplikace řešení AI.

Zadání 2 - Plánujte a kvantifikujte, jak využít této příležitosti

Vezmeme-li v úvahu všechny případové studie zavedené ve 2., 3. a 4. týdnu, budete požádáni o vypracování zprávy pro nespecializované publikum. Budete porovnávat a kontrastovat typy řešení AI vyvinutého v každé studii, zdůvodnění výběru řešení AI, přínosy pro organizaci a očekávanou "hodnotu" nebo návratnost investice řešení.

Přiřazení 3 - Použijte, co jste se naučili v kurzu, abyste vylepšili svůj návrh

Využitím znalostí získaných v rámci diskuse o každé případové studii se znovu setkáte s jednoduchou problematikou identifikovanou v prvním zadání a navrhneme revidované řešení. Jste pověřeni vypracováním zprávy popisující řešení založené na algoritmickém řešení pro tento problém, které vysvětluje, proč a jak se vaše revidované řešení liší od původního řešení, a současně řeší veškeré právní, morální nebo etické problémy, které byly zjištěny.

Osnova

1. týden - Úvod do AI

  • Pochopte, co je AI a jeho hlavní třídy aplikací a schopností
  • Rozumět rozdílům mezi různými typy AI a mít přehled o nejnovějším stavu v každé z těchto oblastí
  • Poznejte základní technologie spojené s AI a hlavními hráči v oboru
  • Pochopte vztah mezi AI a jinými technologickými trendy, jako jsou Big Data, Cloud Computing nebo Internet věcí (Internet of Things)
  • Porozumět úloze dat v AI
  • Pochopte největší výzvy uplatnění AI v organizacích, včetně kvality dat, průhlednosti, předsudků a soukromí
  • Pochopte omezení AI

2. týden - Případová studie: Učte se znát své zákazníky

  • Rozumět rozdílu mezi algoritmy pro strojové učení pod dohledem a bez dozoru
  • Pochopte základní třídy strojového učení, jako je regrese, klasifikace a shlukování
  • Rozumět, jaké typy problémů může strojové učení řešit a být schopen vybrat úlohy strojového učení, které jsou užitečné v kontextu aplikace
  • Rozumět hlavním aktivitám a technologiím používaným k vytvoření potrubí pro zpracování přirozeného jazyka (NLP)
  • Statistické zpracování a distribuce slov
  • Naučte se, jak generovat funkce z textových dat, které slouží jako vstup do modelů strojového učení
  • Aplikujte regresi, klasifikaci a clustery, abyste získali informace a doporučili položky k nákupu
  • Aplikujte klasifikaci pod dohledem, abyste provedli analýzu sentimentu
  • Analyzovat, hodnotit a interpretovat výsledky modelů strojového učení

Týden 3 - Případová studie: Zlepšení zkušeností zákazníků

  • Pochopte, o jaký test Turing jde a jak může být použit pro zlepšení AI systémů
  • Seznamte se s nejdůležitějšími metodami a technologiemi při generování přirozeného jazyka
  • Získejte přehled o hlubokých učebních přístupech pro NLP a na co jsou používány
  • Pochopte nejdůležitější metody a nástroje při porozumění přirozené řeči a rozpoznávání řeči
  • Naučte se, jak navrhnout agenta konverzační (tj. Chatbots)

4. týden - případová studie: hledání a doporučení

  • Klastrové algoritmy
  • Modelování témat
  • Znalostní základy: Jak jsou postaveny? K jakému účelu slouží?
  • Použití znalostní báze pro rozpoznávání jmenovaných entit (NER)
  • Úvod do sémantického webu
  • Použití znalostní základny k získání relevantních informací (např. SPARQL a Google Knowledge Graph)

5. týden - Případová studie: Počítačová vize

  • Tradiční přístupy k zpracování obrazu a počítačového vidění
  • Klasifikace a shlukování obrazu
  • Extrakce vlastností
  • Konverzační neuronové sítě: biologicky inspirovaný model.
  • Obrázek má hodnotu 100 (0) slov: Spojení konvolučních neuronových sítí (CNN) s konverzačními agentimi pro generování textových popisů
  • Systémy pro automatický dohled

6. týden - budoucí směry pro AI

  • Aktuální omezení
  • Technologický pokrok
  • Společenské a kulturní směny
  • Etické problémy
  • Morální otázky
  • Legální problémy

Fakta o kurzu

  • Doba trvání: 60 hodin (přes 6 týdnů)
  • Termíny:
    • 1. října - 9. listopadu
    • 5. listopadu - 14. prosince
  • Vedoucí kurzu: Elena Simperlová
  • 100% on-line doručení: Osobní a skupinové výukové programy, řízené samostudium prostřednictvím základních materiálů, Q
  • Prerekvizity: Dobré základní znalosti technologie. Předchozí kódovací zkušenost není zásadní
  • Cílová skupina: podnikatelé, analytici, konzultanti, manažeři, vedoucí pracovníci atd.
  • Učební materiály: Návod k výuce, video tutoriály, skluzavky, online cvičení, další čtení
  • Hodnocení a zpětná vazba: 3 kusy, 33% každý. Zpětná vazba na konci kurzu, která se skládá z poznámek a připomínek k jednotlivým úkolům
This school offers programs in:
  • Angličtina


Poslední aktualizace August 19, 2018
Doba a cena
This course is Online forma
Start Date
Datum začátku
Říj. 2019
Nov. 2019
Duration
Délka trvání
60 týdnů
Kombinované
Denní studium
Price
Cena
1,500 GBP
1500 GBP na osobu, včetně DPH.
Information
Deadline
Locations
Spojené království - Cambridge, England
Datum začátku : Říj. 2019
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Kontaktuj školu
Datum začátku : Nov. 2019
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Pros. 14, 2018
Dates
Říj. 2019
Spojené království - Cambridge, England
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Kontaktuj školu
Nov. 2019
Spojené království - Cambridge, England
Termín odevzdání přihlášek Kontaktuj školu
Datum ukončení Pros. 14, 2018