将自己定位为一个高技能的首席运营官，深入了解运营管理和战略管理的成功关键"

为什么在TECH学习？

TECH是世界上最大的100%在线商业学校。它是一所精英商学院，具有最大的学术需求模式。一个国际高绩效和管理技能强化培训的中心。   

TECH是一所站在技术前沿的大学，它将所有资源交给学生支配，以帮助他们取得商业成功"

TECH科技大学

创新

该大学提供一种在线学习模式，将最新的教育科技与最大的教学严谨性相结合。一种具有最高国际认可度的独特方法，将为学生提供在不断变化的世界中发展的钥匙，在这个世界上，创新必须是所有企业家的基本承诺。

“由于在节目中加入了创新的互动式多视频系统，被评为 "微软欧洲成功案例"。 

最高要求

TECH的录取标准不是经济方面的。在这所大学学习没有必要进行大量投资。然而，为了从TECH毕业，学生的智力和能力的极限将受到考验。该机构的学术标准非常高。  

95%TECH学院的学生成功完成学业。

联网

来自世界各地的专业人员参加TECH，因此，学生将能够建立一个庞大的联系网络，对他们的未来很有帮助。  

+100,000每年培训的管理人员,+200不同国籍的人。 

赋权

学生将与最好的公司和具有巨大声望和影响力的专业人士携手成长。TECH已经与7大洲的主要经济参与者建立了战略联盟和宝贵的联系网络。  

+500与最佳公司的合作协议。

人才

该计划是一个独特的建议，旨在发挥学生在商业领域的才能。这是一个机会，你可以利用它来表达你的关切和商业愿景。 

TECH帮助学生在这个课程结束后向世界展示他们的才华。 

多文化背景

通过在TECH学习，学生将享受到独特的体验。你将在一个多文化背景下学习。在一个具有全球视野的项目中，由于该项目，你将能够了解世界不同地区的工作方式，收集最适合你的商业理念的创新信息。 

TECH的学生来自200多个国家。    

向最好的人学习

TECH教学团队在课堂上解释了导致他们在其公司取得成功的原因，在一个真实，活泼和动态的环境中工作。全力以赴提供优质专业的教师，使学生在事业上有所发展，在商业世界中脱颖而出。

来自20个不同国籍的教师。 

TECH追求卓越，为此，有一系列的特点，使其成为一所独特的大学:   

分析报告

TECH探索学生批判性的一面，他们质疑事物的能力，他们解决问题的能力和他们的人际交往能力。  

优秀的学术成果

TECH为学生提供最好的在线学习方法。大学将 再学习  方法（国际公认的研究生学习方法） 与哈佛大学商学院的案例研究相结合。传统和前卫在一个艰难的平衡中，在最苛刻的学术行程中。   

规模经济

TECH是世界上最大的网上大学。它拥有超过10,000个大学研究生课程的组合。而在新经济中， 数量+技术=颠覆性价格.这确保了学习费用不像在其他大学那样昂贵。   

在TECH，你将有机会接触到学术界最严格和最新的案例研究" 

数据挖掘的深度学习大学课程课程专为敏捷学习数据挖掘流程而设计，重点在于学习。每个主题的结构从精确到描述性。关注最新主题，从神经网络及其演变到深度学习及其在现实世界中的应用。应用基于定向重复的创新数字学习系统。将严谨的教学、学术要求和最新的教育技术最大限度地结合起来，提供卓越的成果。 

通过专家精选的最新内容，你将了解数据挖掘中的算法" 

教学大纲

当公司拥有大量超出人力分析能力的数据时，有必要利用现有技术，以智能方式解释、理解数据并从中得出结论。换句话说，对于大量数据，需要人工认知系统来帮助专业人员做出最佳决策。 

人工智能是企业环境中商业智能的补充材料。数据挖掘的深度学习大学课程的目标是以学习部分为重点来处理数据挖掘过程。  

研究不同类型的学习。解释和评估用于选择和预处理的数据。让学员了解不同类型的装配知识，以及建立概率推理的基础知识，也是本培训课程的一部分。 

通过一个安全的平台，采用 100% 的在线教学方法，每个主题都将由专家教师团队进行深入开发和精确选择。最后，我们将学习神经网络及其演变，直至深度学习及其在现实世界中的应用。 
本课程为期 6 周，分为 1 个模块：  

模块1 数据挖掘：从机器学习到深度学习

在哪里、什么时候、如何进行？

TECH 提供了完全在网上学习数据挖掘的深度学习大学课程的机会。在培训持续的6个星期天中，学生可以将能够访问这个课程的所有内容，这将使你能够自我管理学习时间。

模块1.数据挖掘：从机器学习到深度学习 

1.1. 数据知识（KDD）  

1.1.1. 选择
1.1.2. 预处理
1.1.3. 转型
1.1.4. 数据挖掘 
1.1.5. 解释和评估

1.2. 机器学习  

1.2.1. 监督学习 
1.2.2. 无监督学习
1.2.3. 强化学习
1.2.4. 其他学习范式

1.3. 监督学习的分类   

1.3.1. 决策树
1.3.2. 基于规则的学习
1.3.3. 支持向量机 (SVM)
1.3.4. 最近邻算法
1.3.5. 指标  

1.4. 监督学习中的回归  

1.4.1. 线性回归
1.4.2. 逻辑回归
1.4.3. 非线性模型
1.4.4. 时间序列
1.4.5. 指标

1.5. 监督学习中的聚类   

1.5.1. 层次聚类 
1.5.2. 基于距离的聚类。部分 
1.5.3. 基于密度的聚类。部分 
1.5.4. 指标

1.6. 监督学习中的关联规则   

1.6.1. 关联规则。措施 
1.6.2. 提取规则的方法
1.6.3. 指标  

1.7. 集成方法   

1.7.1. Bagging
1.7.2. Random Forests
1.7.3. Boosting

1.8. 概率论推理  

1.8.1. 概率推理
1.8.2. 贝叶斯网络
1.8.3. 隐马尔可夫模型

1.9. 人工神经网络   

1.9.1. 多层感知器
1.9.2. 回归和分类
1.9.3. 梯度下降
1.9.4. 反向传播
1.9.5. 激活函数
1.9.6. “前馈”神经网络的示例

1.10. 深度学习    

1.10.1. 前馈深度神经网络 
1.10.2. 卷积神经网络 
1.10.3. 卷积神经网络
1.10.4. 深度神经网络编程工具

深入了解人工智能在有效检查数据方面的优势。应用到你的业务模式中"