Разработка и совершенствование интеллектуальной системы необходимы для автоматизации анализа информации компании" 

Этот Университетский курс развивает аналитические навыки студентов, чтобы перейти от модели неструктурированных данных к автоматизации процесса добычи данных. Для этого будет проведено различие между разными методами получения данных, используемыми при разработке интеллектуальных систем, такими как машинное обучение, алгоритмы классификации и регрессии.

По мере прохождения программы будет углубленно изучаться теория нейронных сетей – вычислительной системы, состоящей из большого количества простых, взаимосвязанных элементов, которые помогают обрабатывать информацию благодаря своему динамическому состоянию. Это вычислительная модель, которая эволюционировала, чтобы адаптироваться к потребностям современной компьютерной инженерии.

Программа состоит из серии практических кейсов, которые помогут в обучении ИТ-специалистов, стремящихся к дальнейшему развитию своей карьеры и желающих достичь совершенства. Кроме того, в обширную коллекцию мультимедийных ресурсов этой программы добавлен уникальный дополнительный мастер-класс, созданный всемирно признанным экспертом в области науки о данных.

Вы хотите специализироваться в области науки о данных? Благодаря TECH вы сможете воспользоваться уникальным и эксклюзивным мастер-классом, который проводит всемирно признанный преподаватель в этой области"

Данный Университетский курс в области проектирования и разработки интеллектуальных систем в науке о данных содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются: 

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

Приобретите специализированные знания о различных методах машинного обучения для автоматизации задач" 

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 студенту 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 студент должен попытаться разрешить различные ситуации из профессиональной практики, возникающие в течение учебного курса. В этом студентам поможет инновационная интерактивная видеосистема, созданная признанными специалистами. 

Узнайте о различных алгоритмах, которые помогают сформировать нейронную модель в интеллектуальной системе. 

Эта программа доступна в онлайн-режиме, что облегчает процесс обучения студентов"

Для ИТ-специалистов очень важно иметь самые актуальные знания в области проектирования и разработки новых интеллектуальных систем обработки данных, поэтому был создан Университетский курс, который предоставит всю необходимую информацию по этой теме, например, знание различных типов машинного обучения, алгоритмов и процесса добычи данных. Благодаря этому будут достигнуты цели программы по подготовке профессиональных, всесторонне развитых и авторитетных инженеров. 

Пришло время сделать шаг вперед в своей карьере и разработать программный продукт, который адаптируется к объемным данным компании"

Модуль 1. Проектирование и разработка интеллектуальных систем

1.1. Предварительная обработка данных

1.1.1. Предварительная обработка данных
1.1.2. Преобразование данных
1.1.3. Добыча данных

1.2. Автоматическое обучение

1.2.1. Контролируемое и неконтролируемое обучение
1.2.2. Обучение с подкреплением
1.2.3. Другие парадигмы обучения

1.3. Алгоритмы классификации

1.3.1. Индуктивное машинное обучение
1.3.2. SVM и KNN
1.3.3. Метрики и оценки для классификации

1.4. Алгоритмы регрессии

1.4.1. Линейная регрессия, логистическая регрессия и нелинейные модели
1.4.2. Временная серия
1.4.3. Метрики и оценки для регрессии

1.5. Алгоритмы кластеризации

1.5.1. Методы иерархической кластеризации
1.5.2. Методы условной кластеризации
1.5.3. Показатели и оценки кластеризации

1.6. Методы ассоциативных правил

1.6.1. Методы извлечения правил
1.6.2. Метрики и оценки для алгоритмов ассоциативных правил

1.7. Продвинутые методы классификации. Мультиклассовые алгоритмы

1.7.1. Алгоритмы Бэггинга
1.7.2. Метод “случайного леса”
1.7.3. “Бустинг” деревьев решений

1.8. Графовая вероятностная модель

1.8.1. Вероятностная модель
1.8.2. Байесовские сети. Свойства, представление и параметризация
1.8.3. Другие графовые вероятностные модели

1.9. Нейронные сети

1.9.1. Машинное обучение с помощью искусственных нейронных сетей
1.9.2. Нейронная сеть с прямой связью

1.10. Глубокое обучение

1.10.1. Глубокие сети прямой связи
1.10.2. Сверточные нейронные сети и модели последовательностей
1.10.3. Инструменты для реализации глубоких нейронных сетей

Узнайте обо всех возможных сферах применения и о том, какое огромное влияние оказывают интеллектуальные системы на компанию"