100% 在线大学课程，您将开发基于人工智能的创新解决方案。你一定会在机器人领域脱颖而出！”

工业 4.0 通过实施人工智能等技术来实现工作流程自动化，彻底改变组织环境。因此，智能代理可以帮助机构实现日常任务的机械化，从而使员工能够专注于更具战略性或创造性的活动。这样，这些工具还意味着额外的好处，例如提高运营效率，甚至降低劳动力成本。除此之外，算法可通过识别各个领域（例如供应链、物流、营销等）的模式、趋势和改进机会来优化制度流程。

鉴于这些情况，TECH 推出了智能代理和人工智能大学课程。其由 150 个教学小时组成，目的是培训学生实际使用各种人工智能技术和算法（例如人工神经网络）。为此，学术行程将从脑算法连接的研究到机器学习和深度学习的基础。在整个教学大纲中，学生将获得实践技能，从而丰富他们的编程过程。该课程大纲还将深入研究概率推理技术，以便毕业生对从图像分类到天气预报等各种情况进行建模。

另一方面，大学学位将通过TECH创建的Relearning,教学方法来强化概念。因此，学生将通过重复，全面掌握最先进的理论与实践应用。应当指出的是，本次培训不会受到严格的时间表或持续评估时间表的约束。从这个意义上说，它为学生提供了自我管理学业进步的机会。为此，您只需要一台连接到互联网的设备即可访问专业校园并享受全面的教育体验。 

福布斯》评选出的全球最佳数字大学，让您掌握强化学习算法"  

这个智能代理和人工智能大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由机器人工程专家介绍案例研究的发展
• 这个书的内容图文并茂、示意性强、实用性强为那些视专业实践至关重要的学科提供了科学和实用的信息
• 可以进行自我评估过程的实践，以推进学习
• 特别强调创新方法论 
• 提供理论课程、专家解答问题、有争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等
• 可以在任何连接互联网的固定或便携设备上访问课程内容

您将掌握 Kohonen 网络来执行无监督学习任务，例如数据分类和分组”

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验融入到培训中，还有来自知名企业和著名大学的公认专家。

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情境式的学习，即在模拟环境中提供身临其境的培训程序，在真实情况下进行培训。

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。

您将在图像处理中应用高斯滤波器，以平滑和消除视觉元素中的噪声"

通过 TECH 的再学习系统，您将按照自己的进度进行学习，而无需依赖外部条件（例如前往学习中心）"

该大学学位由 150 个教学小时组成，将为学生提供对智能体和人工智能的扎实理解。通过理论实践的方法，课程将重点关注机器人技术以及大脑与算法之间的联系等方面。反过来，课程大纲将强调人工神经网络技术的重要性，以便机器人感知环境、做出自主决策并与人类有效互动。同样，教材将仔细分析概率推理过程，以便这些机器对不确定的环境进行概率推理。

凭借这个大学学位，您将作为一名机器人工程师取得职业成功，大约只需150 小时” 

模块1. 智能代理将人工智能应用于机器人和软体机器人

1.1. 智能代理和人工智能

1.1.1. 智能机器人人工智能
1.1.2. 智能代理

1.1.2.1 硬件代理。机器人
1.1.2.2 软件代理。软件机器人

1.1.3. 机器人应用

1.2. 脑算法连接

1.2.1. 人工智能的生物学启示 
1.2.2. 在算法中实现推理类型
1.2.3. 人工智能算法结果的可解释性
1.2.4. 算法向深度学习的演变

1.3. 解空间搜索算法

1.3.1. 元素在解空间中的搜索
1.3.2. 搜索人工智能问题解决方案的算法
1.3.3. 搜索算法和优化的应用
1.3.4. 应用于机器学习的搜索算法

1.4. 机器学习 

1.4.1. 机器学习
1.4.2. 监督学习算法
1.4.3. 无监督学习算法
1.4.4. 强化学习算法

1.5. 监督学习

1.5.1. 监督学习方法 
1.5.2. 分类决策树
1.5.3. 支持向量机
1.5.4. 人工神经网络
1.5.5. 监督学习应用

1.6. 无监督学习 

1.6.1. 无监督学习
1.6.2. 科霍宁网络
1.6.3. 自组织映射
1.6.4. K均值算法

1.7. 强化学习 

1.7.1. 强化学习
1.7.2. 基于马尔可夫过程的代理
1.7.3. 强化学习算法
1.7.4. 强化学习应用于机器人

1.8. 人工神经网络和深度学习 

1.8.1. 人工神经网络类型
1.8.2. 神经网络应用
1.8.3. 从机器学习到深度学习的转变
1.8.4. 深度学习应用

1.9. 概率推理

1.9.1. 概率推理
1.9.2. 推理类型和方法定义
1.9.3. 贝叶斯推理作为案例研究
1.9.4. 非参数推理技术
1.9.5. 高斯滤波器

1.10. 从理论到实践: 开发机器人智能代理 

1.10.1. 在机器人代理中包含监督学习模块
1.10.2. 在机器人代理中包含强化学习模块
1.10.3. 由人工智能控制的机器人代理的架构
1.10.4. 智能代理实施的专业工具
1.10.5. 人工智能算法在机器人代理中的实施阶段

"此智能代理和人工智能将使你能够以舒适的方式推进职业生涯”