Благодаря этому Университетскому курсу, основанному на Relearning, вы будете использовать самые инновационные методы машинного обучения и добычи данных для решения реальных проблем” 

Машинное обучение и добыча данных являются двумя областями, которые постоянно развиваются и пользуются большим спросом в различных отраслях. Научное сообщество часто проводит исследования, которые приводят к появлению новых методов или инструментов для оптимизации интеллектуальных алгоритмов. Это позволяет достичь прогресса в таких областях, как здравоохранение, где эти механизмы используются для интерпретации медицинских изображений, раннего выявления патологий и персонализации терапевтического лечения. В связи с этим специалистам в области искусственного интеллекта необходимо постоянно повышать уровень своих знаний, чтобы предоставлять своим клиентам самые лучшие услуги. В то же время им необходимо приобретать практические навыки для правильной обработки данных и оценки моделей.  

В связи с этим TECH проводит Университетский курс по машинному обучению и добыче данных для специалистов, желающих расширить свои карьерные горизонты. Программа курса, разработанная экспертами в этой области, охватывает широкий спектр вопросов, начиная с процессов обнаружения знаний и заканчивая предварительной обработкой данных. Это позволит студентам овладеть передовыми методами классификации экземпляров информации по определенным признакам. Кроме того, в рамках программы будет рассмотрено функционирование нейронных сетей, учитывая их важность для выполнения алгоритмов, решающих конкретные задачи на основе данных. С другой стороны, дидактическое содержание будет сосредоточено на обработке естественного языка, так что студенты смогут воспользоваться преимуществами описательного анализа и создания корпусов данных.  

Эта университетская программа даст студентам надежные навыки, которые они смогут сразу же применить в своей повседневной практике и преодолеть трудности, возникающие в процессе работы. Все это благодаря поддержке высококлассного преподавательского состава, а также инновационной методологии TECH: Relearning. Эта система обучения основана на повторении ключевых понятий, что обеспечивает оптимальное, постепенное и естественное усвоение знаний студентами. 

Вы освоите алгоритмы обратного распространения ошибки благодаря 180 часам лучшего цифрового обучения” 

Данный Университетский курс в области машинного обучения и добычи данных содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор более 100 смоделированных сценариев, представленных экспертами в области машинного обучения и добычи данных
• Графическое, схематичное и исключительно практичное содержание курса призвано предоставить научную и практическую информацию о машинном обучении и добыче данных
• Новости о последних достижениях в области машинного обучения и добычи данных
• Практические упражнения, в которых процесс самооценивания может быть использован для улучшения эффективности обучения
• Интерактивная система обучения на основе кейс-метода и его применение в реальной практике
• Все вышеперечисленное дополнят теоретические занятия, вопросы к эксперту, дискуссионные форумы по спорным вопросам и индивидуальная работа по закреплению материала
• Доступ к учебным материалам с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Вы углубитесь в регрессию и модели непрерывного отклика для прогнозирования поведения непрерывных переменных в зависимости от других объясняющих переменных”

В преподавательский состав программы входят профессиональные эксперты в данной области, которые привносят в обучение свой профессиональный опыт, 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 пополните свои ежедневные процедуры самыми инновационными методиками в области процессов обнаружения знаний"

Вы достигнете своих целей с помощью дидактических инструментов TECH, включая интерактивные конспекты и специализированные чтения"

Благодаря 180 учебным часам студенты получат комплексный подход к машинному обучению и добыче данных. Они будут ежедневно применять на практике самые передовые методы исследования и предварительной обработки данных. Кроме того, студенты будут генерировать интеллектуальные алгоритмы на основе таких современных методов, как деревья принятия решений и кластеризация. Помимо этого, специалисты приобретут основательные навыки в таких областях, как анализ данных, прогнозное моделирование и визуализация информации. Таким образом, они смогут предлагать разнообразные инновационные решения, которые откроют возможности для карьерного роста в таких областях, как технологии, финансы или здравоохранение. 

Вы достигнете передового уровня специализации и сможете использовать обработку естественного языка для оценки восприятия пользователями продуктов и услуг” 

Общие цели

• Подготовить в научном и технологическом плане, а также подготовить к профессиональной практике в области интеллектуальных систем – все это с помощью сквозной и разносторонней программы подготовки, адаптированной к новым технологиям и инновациям в этой области
• Обучить студентов использованию самых современных инструментов и методов в области искусственного интеллекта и интеллектуальных систем, включая владение соответствующими языками программирования
• Развивать навыки решения проблем и критического мышления для оценки различных подходов к проектированию и реализации интеллектуальных систем
• Стимулировать творчество и инновации как в проектировании, так и в разработке интеллектуальных систем, поощряя новые идеи и подходы к решению проблем в области искусственного интеллекта 

Конкретные цели

• Познакомиться с процессами обнаружения знаний и основными концепциями машинного обучения
• Изучить методы исследования и предварительной обработки данных, а также различные алгоритмы на основе деревьев принятия решений
• Понять, как работают байесовские методы, регрессия и методы непрерывного отклика
• Освоить различные правила классификации и оценки классификаторов, узнав, как использовать матрицы путаницы и числовые оценки, статистику Каппы и ROC-кривую
• Получить необходимые знания в области интеллектуального анализа текстов, обработки естественного языка (NLP) и кластеризации
• Расширить знания о нейронных сетях, от простых нейронных сетей до рекуррентных нейронных сетей 

Пройдя эту программу, вы будете в курсе байесовских методов, используемых для статистических выводов и подгонки сложных моделей к визуализированным данным”