Университетский курс на 100% онлайн, с помощью которого вы будете разрабатывать инновационные решения на основе искусственного интеллекта. Вы будете выделяться в области робототехники!”

Индустрия 4.0 полностью меняет организационную среду, внедряя такие технологии, как искусственный интеллект, для автоматизации рабочих процессов. Таким образом, интеллектуальные агенты помогают учреждениям механизировать рутинные задачи, освобождая сотрудников, чтобы они могли сосредоточиться на более стратегических или творческих видах деятельности. Тем самым эти инструменты приносят дополнительные выгоды, такие как повышение операционной эффективности и даже снижение затрат на рабочую силу. Кроме того, алгоритмы полезны для оптимизации бизнес-процессов путем выявления закономерностей, тенденций и возможностей для улучшения в различных областях (таких как цепочка поставок, логистика, маркетинг и т. д.).

Учитывая эти обстоятельства, TECH запускает Университетский курс в области интеллектуальных агентов и искусственного интеллекта. Цель курса, состоящего из 180 учебных часов – обучить студентов практическому использованию различных методов и алгоритмов искусственного интеллекта (таких как искусственные нейронные сети). В связи с этим учебный план будет включать в себя широкий спектр вопросов: от изучения связи между мозгом и алгоритмами до основ машинного обучения и глубокого обучения. На протяжении всего курса обучения студенты получат практические навыки, которые помогут им в процессе программирования. В рамках программы студенты также изучат технику вероятностного вывода, чтобы студенты могли моделировать широкий спектр ситуаций, от классификации изображений до предсказания погоды.

С другой стороны, университетская программа будет подкреплять концепции с помощью методики обучения Relearning, созданной TECH. Таким образом, студенты достигнут глобального освоения самых передовых теоретических и практических приложений путем повторения. Следует отметить, что это обучение не будет зависеть от жесткого расписания или непрерывных графиков оценивания. В этом смысле программа предоставляет студентам возможность самостоятельно управлять своим академическим прогрессом. Для этого им понадобится только устройство, подключенное к интернету, чтобы получить доступ к профессиональному кампусу и насладиться комплексным образовательным опытом. 

Освойте алгоритмы обучения с подкреплением благодаря лучшему в мире цифровому университету по версии Forbes”  

Данный Университетский курс в области интеллектуальных агентов и искусственного интеллекта содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области робототехники
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет научную и практическую информацию по тем дисциплинам, которые необходимы для осуществления профессиональной деятельности
• Практические упражнения для самопроверки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы освоите сети Кохонена для выполнения задач неконтролируемого обучения, таких как классификация и кластеризация данных”

В преподавательский состав программы входят профессионалы отрасли, признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов, которые привносят в обучение опыт своей работы.

Мультимедийное содержание программы, разработанное с использованием новейших образовательных технологий, позволит специалисту проходить обучение с учетом контекста и ситуации, т.е. в симулированной среде, обеспечивающей иммерсивный учебный процесс, запрограммированный на обучение в реальных ситуациях.

Структура этой программы основана на проблемно-ориентированном обучении, с помощью которого специалист должен попытаться разрешать различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом специалистам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными экспертами.

Вы будете применять гауссовы фильтры для обработки изображений, чтобы сгладить и устранить шум в визуальных элементах"

Благодаря системе Relearning от TECH вы будете учиться в своем собственном темпе, не завися от внешних ограничений, таких как поездки в учебные центры"

Эта университетская программа, состоящая из 180 учебных часов, обеспечит студентам прочное понимание интеллектуальных агентов и искусственного интеллекта. Используя теоретический и практический подход, учебная программа будет сосредоточена на таких аспектах, как робототехника и связь между мозгом и алгоритмами. В то же время учебный план подчеркивает важность методов искусственных нейронных сетей для восприятия роботами окружающей среды, принятия автономных решений и эффективного взаимодействия с людьми. Кроме того, в учебных материалах будет подробно проанализирована процедура вероятностного вывода, позволяющая этим машинам вероятностно рассуждать о неопределенной среде.

Вы добьетесь профессионального успеха в качестве инженера-робототехника благодаря этой университетской программе, которая длится всего 180 часов” 

Модуль 1. Интеллектуальные агенты. Применение искусственного интеллекта к роботам и программным роботам

1.1. Интеллектуальные агенты и искусственный интеллект

1.1.1. Интеллектуальные роботы. Искусственный интеллект
1.1.2. Интеллектуальные агенты

1.1.2.1 Аппаратные агенты. Роботы
1.1.2.2 Программные агенты. Softbots

1.1.3. Прикладные задачи робототехники

1.2. Связь между мозгом и алгоритмом

1.2.1. Биологическое вдохновение для искусственного интеллекта 
1.2.2. Разум, реализованный в алгоритмах. Типология
1.2.3. Объяснимость результатов в алгоритмах искусственного интеллекта
1.2.4. Эволюция алгоритмов до глубокого обучения

1.3. Алгоритмы поиска в пространстве решений

1.3.1. Элементы поиска в пространстве решений
1.3.2. Алгоритмы поиска решений задач искусственного интеллекта
1.3.3. Применение алгоритмов поиска и оптимизации
1.3.4. Применение поисковых алгоритмов в машинном обучении

1.4. Машинное обучение 

1.4.1. Автоматическое обучение
1.4.2. Алгоритмы контролируемого обучения
1.4.3. Алгоритмы неконтролируемого обучения
1.4.4. Алгоритмы обучения с подкреплением

1.5. Контролируемое обучение

1.5.1. Методы контролируемого обучения 
1.5.2. Деревья решений для классификации
1.5.3. Машины с векторами поддержки
1.5.4. Искусственные нейронные сети
1.5.5. Применение контролируемого обучения

1.6. Неконтролируемое обучение 

1.6.1. Обучение без контроля
1.6.2. Сеть Кохонена
1.6.3. Самоорганизующиеся карты
1.6.4. Метод k-средних

1.7. Обучение с усилением 

1.7.1. Обучение с усилением
1.7.2. Агенты на базе марковских процессов
1.7.3. Алгоритмы обучения с подкреплением
1.7.4. Применение обучения с усилением в робототехнике

1.8. Искусственные нейронные сети и глубокое обучение 

1.8.1. Искусственные нейронные сети. Типология
1.8.2. Применение нейронных сетей
1.8.3. Трансформация от машинного обучения к глубокому обучению
1.8.4. Применения  глубокого обучения

1.9. Вероятностный вывод

1.9.1. Вероятностный вывод
1.9.2. Виды выводов и определение метода
1.9.3. Байесовский вывод в качестве кейс-стади
1.9.4. Методы непараметрического вывода
1.9.5. Гауссов фильтр

1.10. От теории к практике: Разработка роботизированного интеллектуального агента 

1.10.1. Включение модулей контролируемого обучения в роботизированный агент
1.10.2. Включение модулей с подкреплением обучения в роботизированный агент
1.10.3. Структура роботизированного агента, управляемого искусственным интеллектом
1.10.4. Профессиональные инструменты для создания интеллектуальных агентов
1.10.5. Этапы реализации алгоритмов искусственного интеллекта в роботах-агентах

Воспользуйтесь возможностью узнать о последних достижениях в этой области и применить их в своей повседневной практике"