Zwiększ swoją wiedzę i doświadczenie w dziedzinie informatyki lub elektroniki i staw czoła wyzwaniom w branży, w której techniki uczenia maszynowego są coraz częściej stosowane w wielu aplikacjach. Kurs ten jest wspierany przez AI Academy firmy Intel za pośrednictwem zasobów online i przetwarzania danych.
Sztuczna inteligencja i uczenie maszynowe to rozwijająca się branża na całym świecie. Społeczeństwa dostosowują się do nowych krajobrazów technologicznych, stają się bardziej elastyczne, a także dziedziczą postawę uczenia się przez całe życie, współpracy, innowacji i przedsiębiorczości.
Wykorzystując szereg umiejętności, od nauki danych, po programowanie i architektury sprzętowe, które umożliwiają wytwarzanie i wdrażanie odpowiednich rozwiązań sztucznej inteligencji, kurs koncentruje się na aktualnych teoretycznych i praktycznych osiągnięciach w zakresie uczenia maszynowego, sieci neuronowych, przetwarzania sygnałów i zdalnego wykrywanie i sposób ich występowania w systemach inteligentnych. Umożliwia także zapoznanie się z aktualnymi osiągnięciami sztucznej inteligencji i zastosowanie umiejętności w zakresie projektowania i rozwoju inteligentnego systemu.
Zostaniesz przeszkolony w tematach, które dotyczą wyzwań obecnej branży, studiując moduły, które koncentrują się na technologiach akwizycji danych i technikach przetwarzania danych, w tym rozwoju systemów AI, umożliwiając zapoznanie się z cyfrowym przetwarzaniem sygnału, teledetekcją i Internetem Platformy rzeczy, nauka programowania procesorów produkowanych przez ARM Ltd, głównego gracza na świecie w zakresie projektowania oprogramowania / sprzętu elementów mikroelektronicznych, z siedzibą w Cambridge.
Będziesz także eksplorować sieci neuronowe i sieci sztuczne, głębokie uczenie się w Pythonie za pomocą Scikit-learn, modele uczenia maszynowego i ocenę modeli za pomocą macierzy wydajności, algorytmów parametrycznych i nieparametrycznych lub drzew decyzyjnych. Opracuj podstawowe metody i algorytmy, które umożliwią inteligentnym systemom interakcję ze środowiskiem poprzez informacje zwrotne, autonomiczne uczenie się na podstawie danych i wzajemne połączenie w celu utworzenia sieci współpracy, przekształcając matematyczny i teoretyczny wgląd w zwiększoną autonomię i wydajność rzeczywistych systemów fizycznych. Zdobyte umiejętności praktyczne pomagają przygotować się do pracy związanej z inteligentnymi systemami i uczeniem maszynowym.
Więcej informacji o tym kierunku znajdziesz tu>>
https://studiawanglii.pl/courses/intelligent-systems-and-machine-learning-msc/
