通过攻读这个校级硕士，你将了解人工智能如何改变各行各业，并为引领变革做好准备" 

从医疗到物流，从汽车到电子商务，人工智能正在改变许多行业。它们能够自动执行重复性任务并提高效率，因此对能够掌握不同类型机器学习算法的专业人员的需求日益增长。在这样一个不断发展的新行业中，必须与时俱进，才能在日益以技术为导向的就业市场中竞争。 

正是出于这个原因，TECH 制定了一项计划，作为改善受训人员就业前景和晋升潜力的战略对策。通过这种方式，它开发了一种创新课程，让学生深入学习人工智能的基础知识，加深对文本挖掘的了解。

在攻读这个校级硕士的整个过程中，学生将沉浸在基本的基础知识中，追溯人工智能的历史演变，探索其未来的发展前景。通过这种方式，他们将深入研究人工智能在大规模应用中的整合，了解这些平台如何改善用户体验和优化运营效率。这是一项独特的学术资格，将使学生能够开发受生物进化启发的优化流程，通过深入掌握人工智能，找到并应用解决复杂问题的有效方法。

为了促进新知识的整合，TECH 根据独有的 Relearning 方法创建了这一完整的课程。在这种方法下，学生将通过在整个课程中重复关键概念来加强理解，这些概念将通过各种视听媒体呈现，以便循序渐进和有效地掌握知识。所有这些都通过创新灵活的全在线系统呈现，学生可以根据自己的时间安排进行学习。

通过数字学术领域最全面的课程开发先进的人工智能解决方案，提升你的专业形象" 

这个人工智能校级硕士包含市场上最完整和最新的课程。主要特点是：

• 由人工智能专家介绍案例研究的发展情况
• 这个课程的图形化、示意图和突出的实用性内容提供了关于那些对专业实践至关重要的学科的最新和实用信息
• 可以进行自我评价过程的实践练习，以提高学习效果 
• 其特别强调创新方法
• 理论课、向专家提问、关于有争议问题的讨论区和这个反思性论文
• 可从任何连接互联网的固定或便携设备上访问内容

你将学习到从神经网络发展到深度学习的所有知识，并掌握实施高级人工智能解决方案的扎实技能，这些解决方案都带有 TECH 质量印章" 

这个课程的教学人员包括来自这个行业的专业人士，他们将自己的工作经验带到了这一培训中，还有来自领先公司和著名大学的公认专家。

它的多媒体内容是用最新的教育技术开发的，将允许专业人员进行情景式学习，即一个模拟的环境，提供一个身临其境的培训，为真实情况进行培训。

这个课程的设计重点是基于问题的学习，藉由这种学习，专业人员必须努力解决整个学年出现的不同的专业实践情况。为此，你将获得由知名专家制作的新型交互式视频系统的帮助。 

你将在这所福布斯评出的全球最佳数字大学中优化数据仓库的潜力"

 

你可以全天 24 小时访问虚拟校园中的独家内容，不受地域或时间限制"

人工智能领域取得的诸多进展促使专业人员需要不断更新知识。因此，TECH 创建了一个独特而全面的课程，使毕业生能够掌握复杂的算法，让人工智能 "活 "起来。因此，这个学位的最终目标是以授权和前沿的方法为学生提供该行业的最新信息。通过这种方式，学生可以获得 100% 在线教学的独特学术课程。

你将掌握隐藏在大型数据集中的关键见解，并提高你在不断扩大的市场中的工作能见度"

总体目标

• 了解人工智能的理论基础
• 研究不同类型的数据，了解数据的生命周期
• 评估数据在开发和实施人工智能解决方案中的关键作用
• 深化算法和复杂性，解决具体问题 
• 探索神经网络的理论基础，促进 深度学习的发展
• 探索生物启发计算及其与智能系统开发的相关性
• 分析当前各领域的人工智能战略，确定机遇和挑战

具体目标

模块 1. 人工智能基础

分析人工智能从开始到现在的历史演变，确定关键的里程碑和发展
了解神经网络的功能及其在人工智能学习模型中的应用
研究遗传算法的原理和应用，分析其在解决复杂问题中的作用
分析词库、词汇表和分类法在构建和处理人工智能系统数据方面的重要性
探索语义网的概念及其对数字环境中信息组织和理解的影响

模块 2. 数据类型和周期

• 了解统计学的基本概念及其在数据分析中的应用
• 从定量数据到定性数据，识别和分类不同类型的统计数据 
• 分析数据从生成到处置的生命周期，确定关键阶段 
• 探索数据生命周期的初始阶段，强调数据规划和数据结构的重要性
• 研究数据收集过程，包括收集方法、工具和渠道 
• 探索 Datawarehouse 概念，重点是其构成要素和设计 
• 分析与数据管理、遵守隐私和安全法规以及最佳实践相关的监管问题 

模块 3. 人工智能中的数据

• 掌握数据科学的基础知识，包括信息分析的工具、类型和来源
• 探索利用数据挖掘和可视化技术将数据转化为信息的过程
• 学习 datasets 的结构和特征，理解其在准备和利用数据用于人工智能模型时的重要性
• 分析监督和非监督模型，包括方法和分类 
• 在数据处理和加工中使用特定工具和最佳实践，确保人工智能实施的效率和质量

模块 4. 数据挖掘选择、预处理和转换 

• 掌握统计推理技术，理解并在数据挖掘中应用统计方法
• 对数据集进行详细的探索性分析，以确定相关模式、异常现象和趋势 
• 培养数据准备技能，包括数据清理、整合和格式化，以便用于数据挖掘
• 实施有效策略处理数据集中的缺失值，根据具体情况应用估算或消除方法 
• 利用过滤和平滑技术，识别并减少数据中的噪音，以提高数据集的质量
• 解决大数据环境中的数据预处理问题 

模块 5. 人工智能中的算法与复杂性

• 介绍算法设计策略，让学生扎实了解解决问题的基本方法
• 分析算法的效率和复杂性，应用分析技术评估时间和空间方面的性能
• 研究和应用排序算法，了解它们的工作原理，并比较它们在不同情况下的效率
• 探索基于树的算法，了解其结构和应用 
• 研究具有堆Heaps的算法，分析其实现以及在高效处理数据方面的实用性
• 分析基于图形的算法，探索其在表示和解决涉及复杂关系的问题中的应用
• 学习 Greedy算法，了解其逻辑和在解决优化问题中的应用
• 研究并应用 backtracking技术系统地解决问题，分析其在各种情况下的有效性

模块 6. 智能系统

• 探索代理理论，了解其工作原理的基本概念及其在人工智能和软件工程中的应用
• 研究知识表示法，包括分析本体及其在组织结构化信息中的应用
• 分析语义网的概念及其对数字环境中信息组织和检索的影响
• 评估和比较不同的知识表示法，整合它们以提高智能系统的效率和准确性
• 研究语义推理器、基于知识的系统和专家系统，了解它们在智能决策中的功能和应用

模块 7. 机器学习和数据挖掘 

• 介绍知识发现过程和机器学习的基本概念
• 研究作为监督学习模型的决策树，了解其结构和应用
• 使用特定技术评估分类器，衡量其在数据分类方面的性能和准确性
• 研究神经网络，了解其运行和架构，以解决复杂的机器学习问题
• 探索贝叶斯方法及其在机器学习中的应用，包括贝叶斯网络和贝叶斯分类器
• 分析从数据中预测数值的回归和连续反应模型
• 研究 clustering 技术，以识别无标签数据集的模式和结构
• 探索文本挖掘和自然语言处理（NLP），了解如何应用机器学习技术来分析和理解文本

模块 8. 神经网络，Deep Learning 的基础

• 掌握深度学习的基本原理，了解其在 Deep Learning中的重要作用
• 探索神经网络的基本操作，了解其在模型构建中的应用
• 分析神经网络中使用的不同层，学习如何适当选择这些层
• 了解如何有效连接各层和操作，以设计复杂而高效的神经网络架构
• 使用训练器和优化器来调整和提高神经网络的性能
• 探索生物神经元与人工神经元之间的联系，加深对模型设计的理解
• 微调 神经网络的超参数，优化其在特定任务中的表现 

模块 9. 深度神经网络训练

• 解决深度神经网络训练中的梯度相关问题 
• 探索和应用不同的优化器，以提高模型的效率和收敛性
• 设置学习率，动态调整模型的收敛速度
• 在培训期间通过具体策略了解和解决过度调整问题 
• 应用实用指南，确保高效和有效地训练深度神经网络
• 将 迁移学习 作为一种先进技术来提高模型在特定任务中的性能
• 探索和应用 数据增强 技术，丰富数据集，提高模型的泛化能力
• 利用 " 迁移学习 " 开发实际应用，解决现实世界中的问题
• 了解并应用正则化技术，以提高深度神经网络的泛化能力并避免过度拟合

模块 10. 使用 TensorFlow 进行模型定制和训练

• 掌握 TensorFlow 的基础知识及其与 NumPy 的集成，以实现高效的数据处理和计算
• 利用 TensorFlow的高级功能定制训练模型和算法 
• 探索 tfdata 应用程序接口，高效管理和操作数据集 
• 在 TensorFlow中实现用于存储和访问大型数据集的 TFRecord 格式 
• 使用 Keras 预处理层，方便构建自定义模型
• 探索 TensorFlow 数据集 项目，访问预定义数据集，提高开发效率
• 利用 TensorFlow开发 深度学习 应用程序，将本模块所学知识进行整合
• 在现实世界中实际应用所学的所有概念，使用 TensorFlow 建立和训练自定义模型

模块 11. 使用卷积神经网络的 Deep Computer Vision

• 了解视觉皮层的结构及其与 深度计算机视觉的相关性 
• 探索和应用卷积层从图像中提取关键特征 
• 使用 Keras 在 深度计算机视觉 模型中实施聚类层及其应用 
• 分析各种卷积神经网络（CNN）架构及其在不同情况下的适用性
• 使用 Keras 库开发并实施 CNN ResNet，以提高模型的效率和性能
• 使用预训练的 Keras 模型，利用迁移学习完成特定任务
• 在 深度计算机视觉环境中应用分类和定位技术
• 利用卷积神经网络探索物体检测和物体跟踪策略
• 采用语义分割技术，详细了解图像中的物体并对其进行分类

模块 12. 用自然递归网络 (RNN) 和注意力进行自然语言处理 (NLP)

• 培养使用递归神经网络（RNN）生成文本的技能
• 在文本情感分析中应用 RNN 进行观点分类
• 理解并在自然语言处理模型中应用注意力机制
• 在特定 NLP 任务中分析和使用 Transformer 模型 
• 探索 Transformers 模型在图像处理和计算机视觉中的应用
• 熟悉  拥抱面  变换器 "库，以便高效地实施高级模型
• 比较不同的 变形金刚 库，评估它们对特定任务的适用性
• 开发 NLP 的实际应用，整合 RNN 和注意力机制，以解决现实世界中的问题

模块 13. 自动编码器、 GAN 和扩散模型

• 使用 自动编码器、 GAN 和扩散模型开发高效的数据表示
• 使用不完全线性自动编码器执行 PCA，优化数据表示
• 执行并理解自动堆叠编码器的操作
• 探索和应用卷积自动编码器，实现视觉数据的高效表达
• 分析和应用稀疏自动编码器在数据表示中的有效性
• 使用 自动编码器从 MNIST 数据集生成时尚图像 
• 了解生成对抗网络（GAN）和扩散模型的概念
• 在数据生成中实施并比较扩散模型和 GAN 的性能

模块 14. 生物启发式计算

• 介绍生物启发计算的基本概念
• 探索社会自适应算法作为生物启发计算的关键方法 
• 分析遗传算法中的空间探索-开发策略 
• 研究优化背景下的进化计算模型
• 继续详细分析进化计算模型
• 将进化编程应用于特定的学习问题 
• 在生物启发计算框架内解决多目标问题的复杂性 
• 探索神经网络在生物启发计算领域的应用
• 深化神经网络在生物启发计算中的实施和应用 

模块 15. 人工智能：战略与应用 

• 制定在金融服务中实施人工智能的战略 
• 分析人工智能对提供医疗服务的影响
• 识别和评估在卫生领域使用人工智能的相关风险 
• 评估工业领域使用人工智能的潜在风险 
• 在工业中应用人工智能技术提高生产力 
• 设计人工智能解决方案，优化公共管理流程 
• 评估人工智能技术在教育领域的实施情况 
• 在林业和农业中应用人工智能技术提高生产力 
• 通过战略性使用人工智能优化人力资源流程 

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