开发和完善智能系统对于实现公司信息分析自动化至关重要” 

本大学课程将培养学生从非结构化数据模型到数据挖掘过程自动化的分析技能。为此，将对智能系统开发中使用的不同学习技术进行区分，如机器学习、分类和回归算法。  

神经网络是一种由大量简单、相互连接的元素组成的计算系统，通过其动态状态帮助处理信息。这是一种为满足当今计算机工程需求而发展起来的计算模型。 

整个课程由一系列案例研究组成，将为那些希望进一步提升职业生涯并挑战自我、追求卓越的计算机工程师的学习提供支持。  

通过将繁琐的流程自动化，为公司的问题找到创新的解决方案” 

这个数据科学智能系统设计与开发大学课程包含了市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由工程专家介绍的案例研究的发展侧重于数据分析
• 该书的内容图文并茂、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
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和个人反思性论文
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

生成有关不同机器学习技术的专业知识，实现任务自动化” 

该课程的教学人员包括来自该行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。   

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景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。   

该方案的设计重点是基于问题的学习，通过这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。它将得到一个由著名专家开发的创新互动视频系统的支持。 

了解有助于在智能系统中形成神经模型的不同算法"

该课程采用在线模式，方便学生参与"

对于计算机工程师来说，掌握有关新型智能数据科学系统设计与开发的最新知识至关重要，为此，我们安排了一门大学课程，提供有关这一主题的所有相关信息，如了解不同类型的学习、算法和挖掘过程。这样，培养专业、全面和高声望工程师的计划目标就得以实现。 

是时候在你的职业生涯中更进一步，制定一个符合公司大数据的计划了”

模块1.智能系统的设计与开发

1.1. 数据预处理

1.1.1. 数据预处理
1.1.2. 数据转换
1.1.3. 数据挖掘

1.2. 机器学习

1.2.1. 有监督和无监督的学习
1.2.2. 强化学习
1.2.3. 其他学习范式

1.3. 分类算法

1.3.1. 归纳机械式学习
1.3.2. SVM 和 KNN
1.3.3. 分类的指标和分数

1.4. 回归运算

1.4.1. 线性回归、逻辑回归和非线性模型
1.4.2. 时序
1.4.3. 回归的指标和分数

1.5. 聚类算法

1.5.1. 层次聚类技术
1.5.2. 部分聚类技术
1.5.3. 聚类的指标和分数

1.6. 关联规则技术

1.6.1. 提取规则的方法
1.6.2. 关联规则算法的指标和分数

1.7. 先进的分类技术多分类

1.7.1. Bagging算法
1.7.2. “随机森林”分类器
1.7.3. “提升”决策树

1.8. 概率图模型

1.8.1. 概率模型
1.8.2. 贝叶斯网络属性、表示和参数化
1.8.3. 其他概率图模型

1.9. 神经网络

1.9.1. 使用人工神经网络进行机械式学习
1.9.2. 前馈网络

1.10. 深度学习

1.10.1. 深度前馈网络
1.10.2. 卷积神经网络和序列模型
1.10.3. 实现深度神经网络的工具

了解所有可能的应用以及智能系统对公司的巨大影响”