Entwickeln und Verfeinern eines intelligenten Systems ist unerlässlich, um die Analyse der Informationen eines Unternehmens zu automatisieren" 

Dieser universitätskurs entwickelt die analytischen Fähigkeiten der Studenten, um von einem unstrukturierten Datenmodell zur Automatisierung des Data Mining-Prozesses überzugehen. Zu diesem Zweck wird zwischen den verschiedenen Lerntechniken unterschieden, die bei der Entwicklung intelligenter Systeme eingesetzt werden, wie maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsalgorithmen.  

Im weiteren Verlauf des Programms werden sie sich mit der Theorie der neuronalen Netze befassen, einem Computersystem, das aus einer großen Anzahl einfacher, miteinander verbundener Elemente besteht, die durch ihren dynamischen Zustand die Verarbeitung von Informationen unterstützen. Es handelt sich um ein Berechnungsmodell, das sich entwickelt hat, um den Anforderungen der heutigen Computertechnik gerecht zu werden. 

Das gesamte Programm besteht aus einer Reihe von Fallstudien, die das Lernen von Computeringenieuren unterstützen, die ihre Karriere vorantreiben und sich selbst herausfordern wollen, um Spitzenleistungen zu erzielen.   

Finden Sie eine innovative Lösung für die Probleme eines Unternehmens, indem Sie seine mühsamen Prozesse automatisieren" 

Dieser universitätskurs in Design und Entwicklung von Intelligenten Systemen in Data Science enthält das vollständigste und aktuellste Programm auf dem Markt. Die hervorstechendsten Merkmale sind: 

• Die Entwicklung von Fallstudien, die von technischen Experten im Bereich der Datenanalyse vorgestellt werden
• Der anschauliche, schematische und äußerst praxisnahe Inhalt soll wissenschaftliche und praktische Informationen zu den für die berufliche Praxis wesentlichen Disziplinen vermitteln
• Praktische Übungen, bei denen der Selbstbewertungsprozess zur Verbesserung des Lernens genutzt werden kann
• Sein besonderer Schwerpunkt liegt auf innovativen Methoden
• Theoretische Vorträge, Fragen an den Experten, Diskussionsforen zu kontroversen Themen und individuelle Reflexionsarbeit
• Die Verfügbarkeit des Zugriffs auf die Inhalte von jedem festen oder tragbaren Gerät mit Internetanschluss

Generieren Sie Fachwissen über verschiedene Techniken des maschinellen Lernens, um Aufgaben zu automatisieren" 

Zu den Dozenten des Programms gehören Fachleute aus der Branche, die ihre Erfahrungen aus ihrer Arbeit in diese Fortbildung einbringen, sowie anerkannte Spezialisten aus führenden Unternehmen und renommierten Universitäten.   

Die multimedialen Inhalte, die mit der neuesten Bildungstechnologie entwickelt wurden, werden der Fachkraft ein situiertes und kontextbezogenes Lernen ermöglichen, d. h. eine simulierte Umgebung, die eine immersive Fortbildung bietet, die auf das Training in realen Situationen ausgerichtet ist.   

Das Konzept dieses Programms konzentriert sich auf problemorientiertes Lernen, bei dem die Fachkraft versuchen wird, die verschiedenen Situationen aus der beruflichen Praxis zu lösen, die während des gesamten Studiengangs gestellt werden. Zu diesem Zweck wird sie von einem innovativen interaktiven Videosystem unterstützt werden, das von renommierten Experten entwickelt wurde.  

Lernen Sie die verschiedenen Algorithmen kennen, die zur Bildung eines neuronalen Modells in einem intelligenten System beitragen"

Dieses Programm wird online angeboten, um den Studenten die Teilnahme zu erleichtern"

Das in diesem Programm vermittelte Wissen hilft Computeringenieuren, die verschiedenen Techniken des maschinellen Lernens sowie die verschiedenen Arten, wie überwachtes und verstärktes Lernen, kennen zu lernen. Auf diese Weise werden sie sich als Akteur des Wandels etablieren, der bereit ist, neue Vorschläge zum Wohle aller zu unterbreiten.

Ein gut ausgeführter Algorithmus kann den Siegeszug intelligenter Systeme in der Data Science bedeuten"

Allgemeine Ziele

• Untersuchen der Vorteile der Anwendung von Datenanalysetechniken in jeder Abteilung des Unternehmens  
• Entwickeln der Grundlage für das Verständnis der Bedürfnisse und Anwendungen der einzelnen Abteilungen  
• Generieren von Fachwissen, um das richtige Werkzeug auszuwählen  
• Vorschlagen von Techniken und Zielen, um je nach Abteilung so produktiv wie möglich zu sein 

Spezifische Ziele

• Analysieren des Übergangs von Informationen zu Wissen
• Entwickeln der verschiedenen Arten von Techniken des maschinellen Lernens
• Untersuchen von Metriken und Scores zur Quantifizierung der Qualität von Modellen
• Implementieren der verschiedenen Algorithmen für maschinelles Lernen
• Identifizieren Probabilistischer Argumentationsmodelle
• Legen der Grundlagen des Deep Learning
• Demonstrieren der erworbenen Fähigkeiten, um die verschiedenen Algorithmen des maschinellen Lernens zu verstehen

Die Entwicklung eines Programms zur Verarbeitung von Big Data kann dazu beitragen, die Belastung der Unternehmensanalysten zu verringern”