TECH的100%在线方法将允许你在不中断专业工作的情况下更新你的知识" 

越来越多的教育机构意识到机器学习在学术数据处理方面的优势。其中包括检测可疑活动，这可能表明存在侵犯隐私的情况。同时，这一机制又推动了生物识别认证，如面部或指纹识别，以确保只有获得授权的人才能访问信息。同样，人工智能(IA)也用于有效管理记录事实的加密。

TECH设计了一门创新课程，通过使用人工智能，为在教育数据处理中实施安全协议提供关键。  同时，课程还将深入探讨对学习成绩数据进行预测研究的最有效机制
此外，学生还将分析有助于预防和解决教育问题的数据。此外，培训还将为毕业生提供对学习困难进行定制诊断的关键。 

另外，大学学位将基于革命性的Relearning方法论，这是一种学习系统，TECH是先驱，其核心是对课程重点内容的反复学习，以使之在思维中持久存在。因此，由于没有固定的时间表或评估计划，培训可以根据个人情况进行规划。学生只需要一部能上网的电子设备，如手机，平板电脑或电脑。 

虚拟校园还将全天24小时开放，用户可以下载教学材料以便日后查阅。他们还可以访问一个多媒体资源丰富的图书馆，包括互动摘要和信息图表，所有这些都能以动态的方式加强他们的知识。 

你将掌握最先进的机器学习算法来获取学习成绩数据" 

这个通过人工智能实现定制教育大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能个性化教育专家介绍案例研究的发展情况 
• 课程包括图形化，示意图和实用性内容，提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的理论和实践信息 
• 可以进行自我评估的实践以促进学习 
• 特别强调创新的方法论  
• 提供理论课程，专家解答问题，争议话题的讨论论坛以及个人思考作业等 
• 可以从任何联网的固定或移动设备上观看内容 

你将使用最先进的应用程序来检测学生的特殊教育需求" 

该课程的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。  

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。  

这门课程的设计集中于基于问题的学习，通过这种方式专业人士需要在整个学年中解决所遇到的各种实践问题。为此，你将得到由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

培训将包括真实案例研究和练习使课程开发更贴近日常教学实践"

Relearning 将使你的学习事半功倍，并更加深入地参与你的专业领域"

该大学学位将为专业人员提供有关通过人工智能实现定制教育的全面知识。课程由经验丰富的教师设计，将深入探讨教育数据的识别，提取，准备和评估。因此，毕业生将在课堂上不断改进教学，确保教学精益求精。按照这些思路，教学大纲将提供各种机器学习工具，以便做出更明智的教育决策。最后，课程将深入探讨数据分析的应用以快速预防和解决教育问题。

这门大学课程将教学卓越与人工智能技术革命融合在一起，让你保持在教育前沿" 

模块1. 数据分析和人工智能技术在定制教育中的应用

1.1. 教育数据的识别，提取和准备 

1.1.1. H2O.ai在教育环境相关数据收集和筛选方法中的应用 
1.1.2. 用于教育分析的数据清理和标准化技术 
1.1.3. 教育研究数据完整性和质量的重要性 

1.2. 利用人工智能分析和评估教育数据不断改进课堂教学 

1.2.1. 使用机器学习技术实施TensorFlow来解释教育趋势和模式
1.2.2. 通过数据分析评估教学策略的影响 
1.2.3. Trinka在集成基于AI的反馈中的应用以优化教学过程

1.3. 从教育数据中定义学习成绩指标 

1.3.1. 建立评估学生成绩的关键指标 
1.3.2. 以指标为基准确定需要改进的领域 
1.3.3. 利用人工智能将学术指标与外部因素相关联 

1.4. 用于教育监测和决策的人工智能工具 

1.4.1. 基于tome.ai的决策支持系统对于教育管理者 
1.4.2. 使用Trello规划和分配教育资源
1.4.3. 通过Orange Data Mining的预测分析优化教育过程 

1.5. 对学习成绩数据进行预测分析的人工智能技术和算法 

1.5.1. 教育预测建模的基本原理 
1.5.2. 使用分类和回归算法预测教育趋势 
1.5.3. 教育环境中成功预测的案例研究 

1.6. 应用人工智能数据分析技术预防和解决教育问题 

1.6.1. 基于DataRobot AI的解决方案对教育的影响评估 
1.6.2. 以数据为导向的干预策略应对教育挑战 
1.6.3. 评估人工智能解决方案对教育的影响 

1.7. 通过人工智能数据分析对学习困难进行定制诊断 

1.7.1. 用于识别学习风格和困难的人工智能技术与IBM Watson教育合作
1.7.2. 将数据分析纳入定制教育支持计划 
1.7.3. 利用人工智能改进诊断的案例研究 

1.8. 数据分析和人工智能的应用以确定特殊的教育需求 

1.8.1. 用于检测特殊教育需求的人工智能方法与Gooroo 
1.8.2. 基于数据分析的个性化教学策略 
1.8.3. 评估人工智能对教育包容性的影响 

1.9. 从学习成绩数据分析中利用人工智能实现定制学习 

1.9.1. 使用Smart Sparrow创建自适应学习日程
1.9.2. 实施教育资源推荐系统 
1.9.3. 使用Squirrel实时测量个人进度和调整人工智能学习 

1.10. 教育数据处理的安全与隐私 

1.10.1. 教育数据管理的伦理和法律原则 
1.10.2. 利用Google Cloud Security实现教育系统中的数据保护和隐私技术
1.10.3. 安全漏洞及其对教育影响的案例研究 

目前定制教育的重要性使该计划成为一个安全的赌注，尤其是在一个不断发展，充满可能性的市场中"