Вы сможете разрабатывать индивидуальный и интуитивно понятный пользовательский опыт благодаря данной университетской программе"

Вычислительный интеллект помогает учреждениям повысить производительность при разработке программного обеспечения. Его инструменты способны обрабатывать неструктурированные данные, учиться на прошлом опыте и адаптироваться к изменениям в динамичных средах. Кроме того, ИИ может предсказывать потенциальные проблемы приложений еще до их возникновения, что позволяет специалистам принимать превентивные меры, чтобы избежать дорогостоящих проблем в будущем. В связи с этим ведущие международные ИТ-компании активно приглашают на работу специалистов по архитектуре программного обеспечения для проведения QA-тестирования.

По этой причине TECH проводит инновационную программу для специалистов по программированию, чтобы получить максимальную отдачу от оптимизации и управления производительностью в инструментах искусственного интеллекта. Разработанная ведущими экспертами, учебная программа будет посвящена программированию алгоритмов для разработки продуктов с интеллектуальными системами. В программе также будут рассмотрены основные расширения для Visual Studio Code, самого распространенного на сегодняшний день редактора исходного кода. Кроме того, в учебных материалах будут рассмотрены вопросы интеграции искусственного интеллекта в управление базами данных для обнаружения возможных сбоев и создания модульных тестов. Это университетская программа, которая отличается разнообразием аудиовизуального контента в различных форматах и сетью реальных симуляторов, чтобы приблизить разработку программы к реальности компьютерной практики.

Для достижения поставленных целей обучения в рамках данной программы используется методика онлайн-обучения. Таким образом, профессионалы смогут идеально сочетать свою работу с учебой. Кроме того, вы сможете воспользоваться услугами первоклассного преподавательского состава и мультимедийными учебными материалами, такими как мастер-классы, интерактивные конспекты и практические упражнения. Единственное требование для доступа к Виртуальному кампусу — наличие у студентов электронного устройства с доступом в Интернет, можно даже использовать мобильный телефон.

Вы получите целостное представление о том, как машинное обучение влияет и улучшает каждый этап разработки программного обеспечения"

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта в программировании содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области искусственного интеллекта в программировании
• Наглядное, схематичное и исключительно практичное 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 хотите применить трансформационные модели обработки естественного языка в своей практике? Достичь этого можно благодаря этой инновационной программе"

В преподавательский состав программы входят профессионалы из данного сектора, которые привносят в обучение опыт своей работы, 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.

Вы погрузитесь в жизненный цикл тестирования, начиная с создания тестовых примеров и заканчивая обнаружением багов"

Relearning позволит вам учиться с меньшими усилиями и большей отдачей, больше вовлекаясь в свою профессиональную специализацию"

Это обучение превратит компьютерных ученых в экспертов в области искусственного интеллекта, применяемого в программировании. Студенты получат комплексное видение, сочетающее самые современные знания с практическими навыками, которые позволят им улучшить процесс принятия решений. В то же время специалисты освоят самые современные инструменты для разработки программного обеспечения на основе машинного обучения.  Таким образом, студенты будут разрабатывать предложения как для веб-сайтов, так и для мобильных приложений с возможностью адаптации. Они будут обладать высокой специализацией, чтобы соответствовать современным требованиям индустрии.

Хотите специализироваться на искусственном интеллекте? В рамках этой программы вы освоите оптимизацию процесса развертывания и интеграцию искусственного интеллекта в облачные вычисления"

Общие цели

• Развивать навыки создания и управления эффективными средами разработки, обеспечивая прочную основу для реализации проектов ИИ
• Приобрести навыки планирования, выполнения и автоматизации тестов качества, используя инструменты искусственного интеллекта для обнаружения и исправления багов
• Понимать и применять принципы производительности, масштабируемости и ремонтопригодности при проектировании крупномасштабных вычислительных систем
• Познакомиться с наиболее важными паттернами проектирования и эффективно применять их в архитектуре программного обеспечения

Конкретные цели

Модуль 1. Основы искусственного интеллекта

• Анализировать историческую эволюцию искусственного интеллекта, от его зарождения до современного состояния, определяя основные вехи и события
• Понимать функционирование нейронных сетей и их применение в моделях обучения в искусственном интеллекте
• Изучать принципы и применение генетических алгоритмов, анализируя их полезность для решения сложных задач
• Проанализировать важность тезаурусов, словарей и таксономий в структурировании и обработке данных для систем искусственного интеллекта
• Изучать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и понимание информации в цифровой среде

Модуль 2. Виды и жизненный цикл данных

• Понимать фундаментальные концепции статистики и их применение в анализе данных
• Определять и классифицировать различные типы статистических данных, от количественных до качественных
• Проанализировать жизненный цикл данных, от создания до утилизации, определив основные этапы
• Изучить начальные этапы жизненного цикла данных, подчеркнув важность планирования данных и их структуры
• Изучить процессы сбора данных, включая методологию, инструменты и каналы сбора
• Изучить концепцию Datawarehouse (хранилища данных), уделив особое внимание его составным элементам и дизайну
• Анализировать нормативные аспекты, связанные с управлением данными, соблюдением норм конфиденциальности и безопасности, а также передовым опытом

Модуль 3. Данные в искусственном интеллекте

• Освоить основы науки о данных, включая инструменты, типы и источники для анализа информации
• Изучить процесс преобразования данных в информацию с помощью методов интеллектуального анализа данных и визуализации
• Изучить структуру и характеристики наборов данных, понять их важность при подготовке и использовании данных для моделей искусственного интеллекта
• Проанализировать контролируемые и неконтролируемые модели, включая методы и классификацию
• Использовать специальные инструменты и передовые методы обработки данных, обеспечивая эффективность и качество при внедрении искусственного интеллекта

Модуль 4. Добыча данных. Отбор, предварительная обработка и преобразование

• Освоить методы статистического вывода, чтобы понимать и применять статистические методы в анализе данных
• Проводить подробный исследовательский анализ наборов данных для выявления соответствующих закономерностей, аномалий и тенденций
• Развивать навыки подготовки данных, включая их очистку, интеграцию и форматирование для использования в анализе данных
• Реализовывать эффективные стратегии обработки отсутствующих значений в наборах данных, применяя методы вменения или исключения в зависимости от контекста
• Выявлять и устранять шумы в данных, используя методы фильтрации и сглаживания для улучшения качества набора данных
• Решать проблему предварительной обработки данных в средах больших данных

Модуль 5. Алгоритм и сложность в искусственном интеллекте

• Представить стратегии разработки алгоритмов, обеспечивающие твердое понимание фундаментальных подходов к решению проблем
• Анализировать эффективность и сложность алгоритмов, применяя методы анализа для оценки производительности с точки зрения времени и пространства
• Изучать и применять алгоритмы сортировки, понимать, как они работают, и сравнивать их эффективность в различных контекстах
• Исследовать алгоритмы деревьев, понять их структуру и области применения
• Изучить алгоритмы с кучами, проанализировать их реализацию и полезность для эффективного манипулирования данными
• Анализировать алгоритмы на основе графов, изучая их применение для представления и решения задач со сложными отношениями
• Изучить жадные алгоритмы, понять их логику и применение в решении оптимизационных задач
• Изучить и применить технику обратного пути для систематического решения проблем, проанализировав ее эффективность в различных сценариях

Модуль 6. Интеллектуальные системы

• Изучить теорию агентов, понять фундаментальные концепции их работы и применения в искусственном интеллекте и программной инженерии
• Изучить представление знаний, включая анализ онтологий и их применение для организации структурированной информации
• Проанализировать концепцию семантической паутины и ее влияние на организацию и поиск информации в цифровой среде
• Оценивать и сравнивать различные представления знаний, интегрируя их для повышения эффективности и точности интеллектуальных систем
• Изучать семантические рассуждения, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы, понимая их функциональность и применение в интеллектуальном принятии решений

Модуль 7. Машинное обучение и добыча данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и фундаментальными концепциями машинного обучения
• Изучить деревья решений как модели контролируемого обучения, понять их структуру и области применения
• Оценивать классификаторы с помощью специальных методов для определения их производительности и точности при классификации данных
• Изучить нейронные сети, понять их работу и архитектуру для решения сложных задач машинного обучения
• Изучить байесовские методы и их применение в машинном обучении, включая байесовские сети и байесовские классификаторы
• Проанализировать регрессионные модели и модели непрерывного отклика для прогнозирования числовых значений по данным
• Изучить методы кластеризации для выявления закономерностей и структур в немаркированных наборах данных
• Изучить методы интеллектуального анализа текста и обработки естественного языка (NLP), чтобы понять, как методы машинного обучения применяются для анализа и понимания текста

Модуль 8. Нейронные сети, основа глубокого обучения

• Освоить основы глубокого обучения, понять его важнейшую роль в глубоком обучении
• Изучить фундаментальные операции в нейронных сетях и понять их применение для построения моделей
• Проанализировать различные слои, используемые в нейронных сетях, и научиться выбирать их соответствующим образом
• Понимать эффективное соединение слоев и операций для проектирования сложных и эффективных архитектур нейронных сетей
• Использовать тренеры и оптимизаторы для настройки и улучшения работы нейронных сетей
• Исследовать связь между биологическими и искусственными нейронами для более глубокого понимания дизайна моделей
• Выполнять настройку гиперпараметров для тонкой настройки нейронных сетей, оптимизируя их работу на конкретных задачах

Модуль 9. Обучение глубоких нейронных сетей

• Решать проблемы, связанные с градиентом, при обучении глубоких нейронных сетей
• Изучать и применять различные оптимизаторы для повышения эффективности и сходимости моделей
• Программировать скорость обучения, чтобы динамически регулировать скорость сходимости модели
• Понимать и устранять перенастройку с помощью специальных стратегий во время обучения
• Применять практические рекомендации для обеспечения эффективного и результативного обучения глубоких нейронных сетей
• Внедрять трансферное обучение в качестве продвинутой техники для улучшения работы модели на конкретных задачах
• Изучать и применять методы дополнения данных для обогащения наборов данных и улучшения обобщения моделей
• Разрабатывать практические приложения с использованием трансферного обучения для решения реальных задач
• Понимать и применять методы регуляризации для улучшения обобщения и предотвращения перегрузки в глубоких нейронных сетях

Модуль 10. Настройка моделей и обучение с помощью TensorFlow

• Освоить основы TensorFlow и его интеграцию с NumPy для эффективной обработки данных и вычислений
• Настраивать обучающие модели и алгоритмы, используя расширенные возможности TensorFlow
• Изучить API tfdata для эффективного управления и манипулирования наборами данных
• Внедрять формат TFRecord для хранения и доступа к большим наборам данных в TensorFlow
• Использовать слои предварительной обработки Keras, чтобы облегчить построение пользовательских моделей
• Изучить проект TensorFlow Datasets, чтобы получить доступ к заранее определенным наборам данных и повысить эффективность разработки
• Разработать приложение для глубокого обучения с помощью TensorFlow, используя знания, полученные в этом модуле
• Использовать все полученные знания на практике при построении и обучении пользовательских моделей с помощью TensorFlow в реальных ситуациях

Модуль 11. Глубокое компьютерное зрение с использованием конволюционных нейронных сетей

• Понимать архитектуру зрительной коры и ее значение для глубокого компьютерного зрения
• Исследовать и применять конволюционные слои для извлечения ключевых характеристик из изображений
• Применять слои кластеризации и использовать их в моделях глубокого компьютерного зрения с помощью Keras
• Анализировать различные архитектуры конволюционных нейронных сетей (CNN) и их применимость в различных контекстах
• Разрабатывать и внедрять CNN ResNet с помощью библиотеки Keras для повышения эффективности и производительности модели
• Использовать предварительно обученные модели Keras, чтобы использовать трансферное обучение для решения конкретных задач
• Применять методы классификации и локализации в средах глубокого компьютерного зрения
• Изучить стратегии обнаружения и отслеживания объектов с помощью конволюционных нейронных сетей
• Реализовывать методы семантической сегментации для детального понимания и классификации объектов на изображениях

Модуль 12. Обработка естественного языка (NLP) с помощью естественных рекуррентных сетей (RNN) и внимания

• Развивать навыки генерации текста с помощью рекуррентных нейронных сетей (RNN)
• Применять RNN в классификации мнений для анализа настроений в текстах
• Понимать и применять механизмы внимания в моделях обработки естественного языка
• Анализировать и использовать модели трансформеров в конкретных задачах NLP
• Изучить применение моделей трансформеров в контексте обработки изображений и компьютерного зрения
• Познакомиться с библиотекой трансформеров Hugging Face для эффективной реализации продвинутых моделей
• Сравнить различные библиотеки трансформеров, чтобы оценить их пригодность для решения конкретных задач
• Разработать практическое приложение NLP, объединяющее RNN и механизмы внимания для решения реальных задач

Модуль 13. Автоэнкодеры, GAN, и диффузионные модели

• Разрабатывать эффективные представления данных с помощью автоэнкодеров, GAN и диффузионных моделей
• Выполнять PCA с использованием неполного линейного автоматического кодировщика для оптимизации представления данных
• Внедрять и понимать работу датчиков автоматической укладки
• Изучать и применять конволюционные автоэнкодеры для эффективного представления визуальных данных
• Анализировать и применять эффективность разреженных автоматических кодеров для представления данных
• Генерировать изображения моды из набора данных MNIST с помощью автоэнкодеров
• Понять концепцию генеративных адверсарных сетей (GAN) и диффузионных моделей
• Реализовать и сравнить производительность диффузионных моделей и GAN при генерации данных

Модуль 14. Биоинспирированные алгоритмы

• Познакомиться с фундаментальными концепциями биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать социально адаптивные алгоритмы как ключевой подход к биоинспирированным алгоритмов
• Анализировать стратегии освоения пространства в генетических алгоритмах
• Изучить модели эволюционных вычислений в контексте оптимизации
• Продолжить детальный анализ моделей эволюционных вычислений
• Применять эволюционное программирование для решения конкретных задач обучения
• Решать сложные многоцелевые задачи в рамках биоинспирированных алгоритмов
• Исследовать применение нейронных сетей в области биоинспирированных алгоритмов
• Углубиться во внедрение и использование нейронных сетей в биоинспирированных алгоритмах

Модуль 15. Искусственный интеллект: Стратегии и применение

• Разрабатывать стратегии внедрения искусственного интеллекта в финансовые услуги
• Проанализировать последствия применения искусственного интеллекта для оказания медицинских услуг
• Выявить и оценить риски, связанные с использованием ИИ в сфере здравоохранения
• Оценивать потенциальные риски, связанные с использованием ИИ в промышленности
• Применять методы искусственного интеллекта в промышленности для повышения производительности
• Разрабатывать решения на основе искусственного интеллекта для оптимизации процессов в сфере государственного управления
• Оценивать внедрение технологий ИИ в образовательном секторе
• Применять методы искусственного интеллекта в лесном и сельском хозяйстве для повышения производительности
• Оптимизировать процессы управления персоналом за счет стратегического использования искусственного интеллекта

Модуль 16. Повышение производительности при разработке программного обеспечения с помощью ИИ

• Ознакомиться с внедрением необходимых расширений ИИ в Visual Studio Code для повышения производительности и облегчения разработки программного обеспечения
• Получить глубокое понимание основных концепций ИИ и его применения в разработке программного обеспечения, включая алгоритмы машинного обучения, обработку естественного языка, нейронные сети и т. д
• Освоить настройку оптимизированных сред разработки, чтобы студенты могли создавать среды, благоприятные для проектов ИИ
• Применять специальные техники используя ChatGPT для автоматического выявления и исправления возможных улучшений кода, поощряя более эффективные методы программирования
• Способствовать сотрудничеству между различными специалистами в области программирования (от программистов до инженеров по обработке данных и дизайнеров пользовательского опыта) для разработки эффективных и этичных программных решений в области ИИ

Модуль 17. Архитектура программного обеспечения для QA-тестирования

• Развивать навыки разработки надежных планов тестирования, охватывающих различные виды тестирования и обеспечивающих качество программного обеспечения
• Распознавать и анализировать различные типы программных фреймворков, такие как монолитный, микросервисный или сервис-ориентированный
• Получить полное представление о принципах и методах проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения
• Разрабатывать безопасные методы разработки, уделяя особое внимание предотвращению уязвимостей для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне

Модуль 18. Веб-проекты с помощью ИИ

• Развивать комплексные навыки реализации веб-проектов, начиная с фронтенд-дизайна и заканчивая оптимизацией бэкенда, с включением элементов ИИ
• Оптимизировать процесс развертывания веб-сайта, применяя методы и инструменты для повышения скорости и эффективности
• Интегрировать ИИ в облачные вычисления, что позволит студентам создавать высокомасштабируемые и эффективные веб-проекты
• Приобрести способность определять конкретные проблемы и возможности в веб-проектах, где может быть эффективно применен ИИ, например, обработка текста, персонализация, рекомендация контента и т.д
• Побудить студентов быть в курсе последних тенденций и разработок в области ИИ для правильного применения в веб-проектах

Модуль 19. Мобильные приложения с помощью ИИ

• Применять передовые концепции чистой архитектуры, источников данных и репозиториев для обеспечения надежной и модульной структуры в мобильных приложениях с ИИ
• Развивать навыки разработки интерактивных экранов, иконок и графических активов с использованием ИИ для улучшения пользовательского опыта в мобильных приложениях
• Углубить знания в области настройки фреймворка для мобильных приложений и использовать Github Copilot для ускорения процесса разработки
• Оптимизировать мобильные приложения с помощью ИИ для эффективной работы с учетом управления ресурсами и использования данных
• Проводить тестирование качества мобильных приложений с помощью ИИ, позволяя студентам выявлять проблемы и отлаживать ошибки

Модуль 20. ИИ для QA-тестирования

• Освоить принципы и методы проектирования масштабируемых компьютерных систем, способных обрабатывать большие объемы данных
• Применять передовые знания в реализации структур данных, основанных на искусственном интеллекте, для оптимизации производительности и эффективности программного обеспечения
• Понимать и применять практики безопасной разработки, уделяя особое внимание предотвращению таких уязвимостей, как инъекции, для обеспечения безопасности программного обеспечения на архитектурном уровне
• Создавать автоматизированные тесты, особенно в веб- и мобильных средах, интегрируя инструменты ИИ для повышения эффективности процесса
• Использовать передовые инструменты QA на основе ИИ для более эффективного обнаружения багов и непрерывного совершенствования программного обеспечения

В рамках комплексной академической программы вы изучите интеграцию элементов Visual Studio Code и оптимизацию кода с помощью ChatGPT"