Entwickeln und Verfeinern eines intelligenten Systems ist unerlässlich, um die Analyse der Informationen eines Unternehmens zu automatisieren" 

Dieser Universitätskurs entwickelt die analytischen Fähigkeiten der Studenten, um von einem unstrukturierten Datenmodell zur Automatisierung des Data Mining-Prozesses überzugehen. Zu diesem Zweck wird zwischen den verschiedenen Lerntechniken unterschieden, die bei der Entwicklung intelligenter Systeme eingesetzt werden, wie maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen.  

Im weiteren Verlauf des Programms werden sie sich mit der Theorie der neuronalen Netze befassen, einem Computersystem, das aus einer großen Anzahl einfacher, miteinander verbundener Elemente besteht, die durch ihren dynamischen Zustand die Verarbeitung von Informationen unterstützen. Es handelt sich um ein Berechnungsmodell, das sich entwickelt hat, um den Anforderungen der heutigen Computertechnik gerecht zu werden. 

Das gesamte Programm besteht aus einer Reihe von Fallstudien, die das Lernen von Computeringenieuren unterstützen, die ihre Karriere vorantreiben und sich selbst herausfordern wollen, um Spitzenleistungen zu erzielen.   

Finden Sie eine innovative Lösung für die Probleme eines Unternehmens, indem Sie seine mühsamen Prozesse automatisieren" 

Dieser Universitätskurs in Design und Entwicklung von Intelligenten Systemen in Data Science enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten im Bereich der Datenanalyse vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Generieren Sie Fachwissen über verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, um Aufgaben zu automatisieren" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.   

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf das Training in realen Situationen ausgerichtet ist.   

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen wird, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Lernen Sie die verschiedenen Algorithmen kennen, die zur Bildung eines neuronalen Modells in einem intelligenten System beitragen"

Dieses Programm wird online angeboten, um den Studenten die Teilnahme zu erleichtern"

Für Computeringenieure ist es unerlässlich, über das aktuellste Wissen im Entwurf und der Entwicklung neuer intelligenter datenwissenschaftlicher Systeme zu verfügen. Zu diesem Zweck wurde ein Universitätskurs eingerichtet, der alle relevanten Informationen zu diesem Thema vermittelt, wie z. B. die Kenntnis der verschiedenen Lerntypen, Algorithmen und des Mining-Prozesses. So wird das Ziel des Programms, professionelle, umfassende und hoch angesehene Ingenieure zu qualifizieren, erreicht. 

Es ist an der Zeit, Ihre Karriere einen Schritt weiter zu bringen und ein Programm zu entwickeln, das zu den großen Daten des Unternehmens passt"

Modul 1. Design und Entwicklung von intelligenten Systemen

1.1. Vorverarbeitung der Daten

1.1.1. Vorverarbeitung der Daten
1.1.2. Datenumwandlung
1.1.3. Data Mining

1.2. Automatisches Lernen

1.2.1. Überwachtes und unüberwachtes Lernen
1.2.2. Lernen durch Verstärkung
1.2.3. Andere Lern-Paradigma

1.3. Klassifizierungsalgorithmen

1.3.1. Induktives maschinelles Lernen
1.3.2. SVM und KNN
1.3.3. Metriken und Punktzahlen für die Rangliste

1.4. Regressionsalgorithmen

1.4.1. Lineare Regression, logistische Regression und nicht-lineare Modelle
1.4.2. Zeitreihen
1.4.3. Regressionsmetriken und -werte

1.5. Clustering-Algorithmen

1.5.1. Hierarchische Clustering-Techniken
1.5.2. Partitionelle Clustering-Techniken
1.5.3. Clustering-Metriken und -Bewertungen

1.6. Assoziationsregel-Techniken

1.6.1. Methoden zur Extraktion von Regeln
1.6.2. Metriken und Punktzahlen für Assoziationsregel-Algorithmen

1.7. Erweiterte Klassifizierungstechniken. Multiklassifizierer

1.7.1. Bagging-Algorithmen
1.7.2. “Random Forests“ Sortierer
1.7.3. “Boosting” für Entscheidungsbäume

1.8. Probabilistische grafische Modelle

1.8.1. Probabilistische Modelle
1.8.2. Bayes'sche Netzwerke. Eigenschaften, Darstellung und Parametrisierung
1.8.3. Andere probabilistische grafische Modelle

1.9. Neuronale Netze

1.9.1. Maschinelles Lernen mit künstlichen neuronalen Netzen
1.9.2. Feed Forward-Netzwerke

1.10. Tiefgehendes Lernen

1.10.1. Tiefe Feed Forward-Netzwerke
1.10.2. Faltungsneuronale Netze und Sequenzmodelle
1.10.3. Tools für die Implementierung tiefer neuronaler Netze

Entdecken Sie alle möglichen Anwendungen und den großen Einfluss, den intelligente Systeme auf ein Unternehmen haben"