通过这个基于Relearning的大学课程，您将运用最新的机器学习和数据挖掘技术来解决现实世界的问题”

机器学习和数据挖掘是两个不断发展的领域，在各个行业需求量大。科学界经常进行研究，最终导致新的技术或工具以优化智能算法。这使得在健康等领域取得进展成为可能，这些领域使用这些机制来解释医学图像，早期发现病变和个性化治疗。在这方面，人工智能专业人士需要不断更新自己的知识，以为客户提供最佳服务。同时，他们需要获得实际操作数据和模型评估的技能。

在这种情况下，TECH推出了一项针对希望拓展职业视野的专家的机器学习和数据挖掘大学课程。由这些领域的专家设计，课程计划将深入探讨从知识发现过程到数据预处理的问题。这将使学生能够掌握基于特定属性分类信息实例的先进方法。此外，课程还将研究神经网络的运作方式，因为它们对于执行基于数据的具体任务的算法至关重要。另一方面，教学内容将侧重于自然语言处理，以使毕业生受益于描述性分析和语料库的创建。

这个大学学位将为学生提供强大的技能，使他们能够立即将其应用于日常实践，并在执行工作期间应对可能出现的挑战。所有这些都得益于一流的教学团队的支持，以及TECH的革命性教学方法：Relearning。这种学习系统基于重复关键概念，以确保学生以最佳、渐进和自然的方式巩固知识。

通过150小时的最佳数字教学，您将开发反向传播算法”

这个机器学习与数据挖掘大学课程包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 通过100个由机器学习和数据挖掘专家呈现的模拟场景来开发
• 其图形、概要和实用性极强的内容收集了有关机器学习和数据挖掘的科学和实践信息
• 关于机器学习和数据挖掘的最新进展的新闻
• 包含以推进进行自我评估过程为目的实践 
• 基于案例法的互动学习系统及其在真实实践中的应用 
• 这将由理论讲座、向专家提问、关于争议性问题的讨论论坛和个人反思工作来补充 
• 可以从任何有互联网连接的固定或便携式设备上获取内容

您将深入研究回归模型和连续响应模型，以预测连续变量的行为”

该计划的教学团队包括该领域的专业人士，他们将在培训中分享他们的工作经验，还有来自知名社会和著名大学的专家。

通过采用最新的教育技术制作的多媒体内容，专业人士将能够进行情境化学习，即通过模拟环境进行沉浸式培训，以应对真实情况。

该计划设计以问题导向的学习为中心，专业人士将在整个学年中尝试解决各种实践情况。他们将使用由知名专家制作的创新互动视频系统进行辅助。

您将使用最新的知识发现过程技术丰富您的日常程序"

通过TECH的教学工具，包括交互式摘要和专业阅读，实现您的目标"

通过150个小时的授课，毕业生将全面了解机器学习和数据挖掘。由此，他们将用最先进的探索和数据预处理方法丰富他们的日常实践。此外，他们将根据先进的方法生成智能算法，例如决策树和聚类。此外，专业人士还将在数据分析、预测建模和信息可视化等领域获得扎实的技能。因此，他们将提供一系列创新解决方案，为他们在技术、金融或医疗等领域的职业提供机会。

您将获得先进的专业知识，能够使用自然语言处理来评估用户对产品和服务的感知” 

总体目标

• 在科学和技术方面培养，为智能系统的职业实践做好准备，这包括对新技术和创新的横向和多样化教育
• 为学生提供在人工智能和智能系统领域使用前沿工具和技术的培训，包括掌握相关编程语言
• 发展问题解决和批判性思维技能，以评估在设计和实施智能系统方面的不同方法
• 在智能系统的设计和开发中激发创造力和创新，促进新思路和方法来解决人工智能领域的挑战

具体目标

• 介绍知识发现的过程和机器学习的基这个概念
• 学习数据探索和预处理方法，以及基于决策树的不同算法
• 理解贝叶斯方法和回归及连续反应方法的操作 
• 通过学习使用混淆矩阵和数字评价、卡帕统计和ROC曲线，了解不同的分类规则和对分类器的评价
• 掌握文这个挖掘和自然语言处理（NLP）以及聚类的基这个知识
• 深化神经网络的知识，从简单神经网络到递归神经网络

通过此资格，您将了解使用贝叶斯方法进行统计推断和将复杂模型拟合到可视化数据的方法”