Вы освоите генетические алгоритмы и станете профессионалом, предлагая оптимальные решения сложных задач, благодаря этому Университетскому курсу, основанному на системе Relearning”

Искусственный интеллект находит огромное количество применений в таких бурно развивающихся отраслях, как видеоигры. Интеллектуальные системы способны разрабатывать передовые алгоритмы для создания персонажей с человекоподобным поведением и навыками. В данном случае теория игр фокусируется на стратегическом поведении и решениях, принимаемых различными рациональными агентами в ситуациях взаимодействия. Благодаря этому специалисты могут улучшить впечатления от игр и разработать более полезные механики для пользователей. 

В связи с этим, TECH создает новаторскую программу "Введение в искусственный интеллект". В рамках программы будут подробно рассмотрены фундаментальные принципы этой отрасли, такие как контролируемое обучение или генетические алгоритмы. В результате студенты смогут эффективно применять эти концепции в своих практических проектах. Программа также посвящена нейронным сетям – вычислительной модели, которая позволяет машинам обучаться и выполнять сложные задачи с помощью синаптических связей человеческого мозга. Кроме того, программа будет посвящена использованию тезаурусов, словарей и таксономий для классификации знаний и оптимизации обработки систем искусственного интеллекта.

При этом обучение проводится по методике 100% онлайн. Так, студенты смогут приступить к процессу обучения в любое время суток, пользуясь гибким графиком. Единственное, что понадобится студентам это электронное устройство с подключением к интернету для доступа к виртуальной платформе. Помимо этого, TECH применяет инновационную систему обучения Relearning для всех своих программ. Состоящая из постепенного повторения наиболее актуальных аспектов учебного материала, эта методика обеспечивает постепенное и естественное расширение знаний студентов. 

Вы углубите свое понимание теории игр, чтобы моделировать и анализировать стратегическое взаимодействие между рациональными агентами в различных конкурентных ситуациях”

Данный Университетский курс в области введения в искусственный интеллект содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта
• 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 методикам в области искусственного интеллекта
• 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 хотите специализироваться в области машинного обучения? Достигните этого с помощью этой университетской программы всего за 180 часов”

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, а также признанные специалисты из ведущих сообществ и престижных университетов. 

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.  

В вашем распоряжении будут самые передовые и эффективные стратегии для решения таких проблем, как удовлетворимость ограничений"

Учебный план, основанный на инновационной методологии Relearning, который поможет вам эффективно и динамично закрепить сложные концепции"

Этот Университетский курс обеспечит студентам прочную структуру фундаментальных концепций, методов и приложений искусственного интеллекта. Для этого в учебном плане будет рассмотрено все, начиная с этапа поиска и заканчивая различными типами алгоритмов. В то же время учебный план познакомит студентов с передовыми подходами, среди которых выделяется планирование как эвристический поиск. Таким образом, профессионалы смогут находить эффективные решения проблем программирования в сложных или динамичных средах. Кроме того, в учебном содержании будут даны рекомендации по представлению знаний в семантической паутине для улучшения совместимости данных.

Данное обучение позволит вам повысить свою квалификацию в реальных условиях, с максимальной научной строгостью, присущей таким передовым технологическим учреждениям, как TECH”

Модуль 1. Искусственный интеллект и инженерия знаний

1.1. Введение в искусственный интеллект и инженерию знаний

1.1.1. Краткая история искусственного интеллекта
1.1.2. Искусственный интеллект сегодня
1.1.3. Инженерия знаний

1.2. Поиск

1.2.1. Общие концепции поиска
1.2.2. Неинформированный поиск
1.2.3. Информированный поиск

1.3. Булева удовлетворимость, удовлетворимость ограничений и автоматическое планирование

1.3.1. Булева удовлетворимость
1.3.2. Проблемы удовлетворимости ограничений
1.3.3. Автоматическое планирование и PDDL
1.3.4. Планирование как эвристический поиск
1.3.5. Планирование с помощью SAT

1.4. Искусственный интеллект в играх

1.4.1. Теория игр
1.4.2. Минимакс и альфа-бета отсечение
1.4.3. Моделирование: Монте-Карло

1.5. Контролируемое и неконтролируемое обучение

1.5.1. Введение в машинное обучение
1.5.2. Классификация
1.5.3. Регрессия
1.5.4. Валидация результатов
1.5.5. Кластеризация

1.6. Нейронные сети

1.6.1. Биологические основы
1.6.2. Вычислительная модель
1.6.3. Контролируемые и неконтролируемые нейронные сети
1.6.4. Однослойный перцептрон
1.6.5. Многослойный перцептрон

1.7. Генетические алгоритмы

1.7.1. История
1.7.2. Биологические основы
1.7.3. Кодирование проблемы
1.7.4. Генерация начальной популяции
1.7.5. Основной алгоритм и генетические операторы
1.7.6. Оценка индивидов: пригодность

1.8. Тезаурусы, словари, таксономии

1.8.1. Словари
1.8.2. Таксономии
1.8.3. Тезаурусы
1.8.4. Онтологии

1.9. Представление знаний: Семантическая паутина

1.9.1. Семантическая паутина
1.9.2. Спецификации: RDF, RDFS и OWL
1.9.3. Выводы/рассуждения
1.9.4. Связанные данные

1.10. Экспертные системы и DSS

1.10.1. Экспертные системы
1.10.2.  Системы поддержки принятия решений

Благодаря этой университетской программе вы сможете персонализировать процесс обучения в соответствии с вашими потребностями, обстоятельствами и расписанием. Поступайте сейчас!”