Умные города и искусственный интеллект (ИИ)

Современное значение искусственного интеллекта делает этот Курс профессиональной подготовки беспроигрышным вариантом, а рынок, находящийся в стадии полного развития, предоставит вам множество возможностей”  

Конволюционные нейронные сети (CNN) являются ключевыми элементами для решения задач машинного обучения, связанных с визуальными данными. Эти архитектуры имеют широкий спектр применения, особенно полезны они в области здравоохранения. Специалисты в области здравоохранения используют CNN в своих медицинских программах для диагностики заболеваний по изображениям, таким как рентгеновские снимки или компьютерные томограммы. Таким образом, эти системы очень полезны при планировании радиотерапевтического лечения, помогая определить оптимальную дозу облучения. Кроме того, эти элементы могут быть использованы для разработки инновационных решений, включающих дистанционный мониторинг. 

В связи с этим TECH проводит Курс профессиональной подготовки, ориентированный на исследования, разработки и инновации в области искусственного интеллекта. Учебная программа будет углубляться в такие аспекты, как компьютерное зрение, трансферное обучение или антагонистические генеративные сети.  Помимо этого, в дидактических материалах будет подробно рассмотрена обработка естественного языка, охватывающая такие передовые методы, как вкрапления слов, транформаторы или анализ смыслов. Программа также предоставит ключи к правильному использованию GTP Open AI, чтобы студенты могли генерировать связные тексты из заданных исходных данных.  

Поскольку обучение в этом университете ведется в полностью онлайн-режиме, студенты смогут получить первоклассное образование без необходимости ездить в учебные центры. Также студенты смогут укрепить свои знания благодаря библиотеке, наполненной мультимедийными ресурсами, включая тематические исследования и интерактивные конспекты. С другой стороны, в TECH используется инновационная система обучения Relearning. Благодаря этому специалисты смогут наслаждаться естественным и прогрессивным обучением. 

Пройдите обучение в лучшем цифровом университете мира по версии Forbes” 

Данный Курс профессиональной подготовки в областях умных городов и искусственного интеллекта (ИИ) содержит самую полную и современную образовательную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Разбор практических кейсов, представленных экспертами в области умных городов и искусственного интеллекта 
• Наглядное, схематичное и исключительно практическое содержание курса предоставляет информацию и практику по тем дисциплинам, которые необходимы для профессиональной практики
• Практические упражнения для самооценки, контроля и улучшения успеваемости
• Особое внимание уделяется инновационным методологиям 
• Теоретические занятия, вопросы эксперту, дискуссионные форумы по спорным темам и самостоятельная работа
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в интернет

Хотите специализироваться на GTP Open AI? Достигните этого с помощью этой университетской программы всего за 540 часов”  

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 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 освоите модели трансформации и будете использовать их для точного перевода текстов на разные языки"

Благодаря инновационной методологии Relearning вы получите гибкий и позитивный опыт обучения"

Благодаря Курсу профессиональной подготовки студенты получат глубокие знания в области умных городов и искусственного интеллекта, что позволит им расширить свои профессиональные горизонты. Студенты обогатят свою повседневную практику новыми знаниями, которые позволят им успешно работать с самыми современными инструментами обработки естественного языка. Кроме того, профессионалы освоят компьютерное зрение, позволяющее идентифицировать и классифицировать объекты на изображениях и видео. После этого они смогут перейти к работе в самых разных отраслях, начиная от кибербезопасности и заканчивая медициной и транспортом.

Вы погрузитесь в область умных городов, чтобы улучшить качество жизни населения”

Общие цели

• Представить текущий ландшафт модели умного города в разных странах
• Проанализировать преимущества гиперподключенной модели умного города
• Создать различные модели больших данных и их прогнозные модели
• Предложить сценарии применения в различных типологиях городов
• Развивать специализированные знания в области NLP и NLU
• Изучить, как работает векторное представление слов
• Проанализировать механизм трансформаторов
• Разработать сценарии использования, в которых может быть применено NLP
• Определить, как работает слой конволюции и как работает трансферное обучение
• Выявить различные типы алгоритмов, используемых в компьютерном зрении

Конкретные цели

Модуль 1. Умные города как инструменты для инноваций

• Проанализировать технологическую платформу
• Определить, что такое цифровой город-двойник (виртуальная модель)
• Определить, какие слои являются объектами мониторинга: плотность, движение, потребление, вода, ветер, солнечная радиация и т.д
• Провести сравнительный анализ переменных
• Интегрировать различные сенсорные сети (IoT/M2M), а также поведенческие параметры жителей города (рассматриваемые как человеческие сенсоры)
• Разработать детальное видение того, как умные города повлияют на будущее людей

Модуль 2. НИОКР и искусственный интеллект. NLP/NLU. Векторное представление и трансформаторы

• Развить специализированные знания в области NLP. Natural Language Procesing
• Определить, что такое NLU Natural Language Understanding
• Понять использования векторное представление слов и примеры с использованием Word2vec
• Проанализировать трансформаторы
• Изучить примеры различных прикладных трансформаторов
• Углубить знания в области NLP/NLU с помощью общих примеров использования

Модуль 3. НИОКР и искусственный интеллект. Компьютерное зрение. Идентификация и отслеживание объектов

• Проанализировать, что такое компьютерное зрение
• Определить типичные задачи компьютерного зрения
• Проанализировать шаг за шагом, как работает свертка и как работает трансферное обучение
• Определить, какими механизмами мы располагаем для создания модифицированных изображений из наших собственных, чтобы иметь больше данных для обучения
• Составить типичные задачи, которые могут быть выполнены с помощью компьютерного зрения
• Изучить коммерческие варианты использования компьютерного зрения

Вы будете специализироваться на компьютерном зрении для распознавания лиц и преуспеете в таких областях, как безопасность”