一个能让你设计由人工智能控制的机器人代理的大学学位”

30 年前，人工智能还只是科幻小说中的情节，然而今天，它已成为现实，越来越多的不同经济领域正在从它的技术进步中受益。为社会做出贡献的进步。如果没有专业工程师的努力，就不可能实现这一切，他们成功地创建了能够从环境中学习、找到解决方案或适应不断变化的环境的系统。

通过这个大学课程的学习，学生将掌握复杂人工智能算法的高级知识，这对于理解该技术的数学和概念基础至关重要。这个课程将使工程专业人员能够深入研究推理和学习的逻辑和数学基础，从而开发出路线搜索、人工视觉、语言处理和机器人控制等算法。 

这个课程既有先进的理论框架，又非常注重实践，学生可以通过实际案例直接应用所学知识。这要归功于教授该学位的专业教学团队。 

对于希望通过 100% 在线课程改善职业生涯的工程专业人员来说，这是一个绝佳的机会。灵活的教学方法，让你在学习这个课程的同时兼顾工作和/或个人责任。所有这些，再加上多媒体内容，你从第一天起就可以随时随地访问。你只需要一台联网的电子设备，就可以连接到虚拟平台，开始在这个蓬勃发展的行业中取得进步。

此外，该课程还包括一名国际客座指挥的参与，他的专业经验得到了全世界的广泛认可。他将主持一个专注于机器人和人工智能领域的大师班。

在国际客座导演的参与下加强您的专业知识，他将在IT和人工智能领域提供高质量的大师班”

这个智能体与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
• 这门课程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
• 进行自我评估以改善学习的实践练习
• 特别强调创新的方法论 
• 包括理论课，向专家提问，关于有争议问题的讨论区和个人反思论文
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上看内容

通过教育，你将掌握实施智能代理的主要专业工具”

该课程的教学人员，包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到培训中以及来自领先公司和著名大学的公认专家。 

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。  

通过这门大学课程掌握深度学习。只需点击一下，你就能改善自己的职业生涯。报名吧"

通过这个大学学位，你可以深入学习有监督学习，无监督学习和自动学习"

这个大学课程的教学大纲旨在为学生提供最全面的智能机器人和智能代理知识。在该课程的 6 周内，将从一开始就深入研究该技术的基础，深入研究大脑与算法之间的联系，其应用，机器学习，直到引导工程专业人员开发代理智能机器人。教学团队提供的每个专题的视频摘要、专业读物和真实案例将有助于专业人员在日常工作中学习和实际应用。

提升你的职业生涯，沉浸于智能及其在机器人和软机器人中的应用” 

模块1.智能代理。将人工智能应用于机器人和 Softbots

1.1. 智能代理与人工智能

1.1.1. 智能机器人人工智能
1.1.2. 智能体

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. 在算法中实现推理分类
1.2.3. 人工智能算法结果的可解释性
1.2.4. 算法向Deep Learning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. 视觉感知系统 

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 Deep Learning 

1.8.1. 人工神经网络分类
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. Deep Learning的应用

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

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