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
Program taught in:
See 4 more programs offered by Southampton Data Science Academy »
Nov. 2019
1500 GBP na osobu, včetně DPH.