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"

Данная программа позволит студентам получить целостное представление об умных городах и искусственном интеллекте. Разработанный экспертами в этой области, академический план будет посвящен умным городам как инструментам для инноваций в различных областях – от безопасности до клининговых услуг.  С другой стороны, обучение будет посвящено обработке естественного языка, что позволит анализировать большие объемы данных для изучения чувств пользователей. Также будет рассмотрено построение конволюционных нейронных сетей, предназначенных для решения различных задач в области компьютерного зрения.

С TECH вы будете в курсе последних технологических достижений в области конволюционных нейронных сетей”    

Модуль 1. Умные города как инструменты для инноваций

1.1. От городов к умным городам

1.1.1. От городов к умным городам
1.1.2. Города во времени и культуры в городах
1.1.3. Эволюция моделей городов

1.2. Технологии

1.2.1. Технологические платформы внедрения
1.2.2. Услуги/интерфейсы для граждан
1.2.3. Технологические типологии

1.3. Город как сложная система

1.3.1. Компоненты города
1.3.2. Взаимодействие между компонентами
1.3.3. Применение: услуги и продукты в городе

1.4. Интеллектуальное управление безопасностью

1.4.1. Текущее состояние
1.4.2. Технологические среды управления в городе
1.4.3. Последующие действия: Умные города в будущем

1.5. Интеллектуальное управление уборкой

1.5.1. Модели применения в интеллектуальных услугах по уборке
1.5.2. Системы: Внедрение интеллектуальных клининговых услуг
1.5.3. Будущее интеллектуальных услуг по уборке

1.6. Интеллектуальное управление дорожным движением

1.6.1. Развитие дорожного движения: сложность и факторы, затрудняющие управление движением
1.6.2. Проблемы
1.6.3. Электронная мобильность
1.6.4. Решение

1.7. Устойчивый город

1.7.1. Энергия
1.7.2. Водный цикл
1.7.3. Платформа управления

1.8. Интеллектуальное управление досугом

1.8.1. Бизнес-модели
1.8.2. Эволюция городского досуга
1.8.3. Сопутствующие услуги

1.9. Управление крупными общественными мероприятиями

1.9.1. Движения
1.9.2. Пассажировместимость
1.9.3. Здоровье

1.10. Выводы о настоящем и будущем умных городов

1.10.1. Технологические платформы и вопросы
1.10.2. Технологии, интеграция в гетерогенных средах
1.10.3. Практическое применение в различных моделях городов

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

2.1. Обработка естественного языка (NLP)

2.1.1. Обработка естественного языка. Применение NLP
2.1.2. Обработка естественного языка (NLP). Библиотеки
2.1.3. Стопперы в применении NLP

2.2. Понимание естественного языка / Генерация естественного языка (NLU/NLG)

2.2.1. NLG. ИИ. NLP/NLU. Векторное представление и трансформаторы
2.2.2. NLU/NLG. Использование
2.2.3. NLP/NLG. Различия

2.3. Векторное представление слов

2.3.1. Векторное представление слов
2.3.2. Векторное представление слов Использование
2.3.3. Word2vec. Библиотеки

2.4. Векторное представление. Практическое применение

2.4.1. Код word2vec
2.4.2. Word2vec. Реальные кейсы
2.4.3. Корпус для использования Word2vec. Примеры

2.5. Трансформеры

2.5.1. Трансформеры
2.5.2. Модели, созданные с помощью трансформеров
2.5.3. Плюсы и минусы трансформеров

2.6. Анализ настроений

2.6.1. Анализ настроений
2.6.2. Практическое применение анализа эмоций
2.6.3. Применение анализа эмоций

2.7. GPT Open AI

2.7.1. GPT Open AI
2.7.2. GPT 2. Модель свободной утилизации
2.7.3. GPT 3. Платежная модель

2.8. Сообщество Hugging Face

2.8.1. Сообщество Hugging Face
2.8.2. Сообщество Hugging Face. Возможности
2.8.3. Сообщество Hugging Face. Примеры

2.9. Кейс Barcelona Super Computing

2.9.1. Кейс BSC
2.9.2. Модель MARIA
2.9.3. Существующий корпус
2.9.4. Важность наличия большого корпуса испанского языка

2.10. Практическое применение

2.10.1. Автоматическая сводка
2.10.2. Перевод текстов
2.10.3. Анализ чувств
2.10.4. Распознавание речи

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

3.1. Компьютерное зрение

3.1.1. Компьютерное зрение
3.1.2. Вычислительное зрение
3.1.3. Интерпретация машин на изображении

3.2. Функции активации

3.2.1. Функции активации
3.2.2. Sigmoid
3.2.3. RELU
3.2.4. Гиперболический тангенс
3.2.5. Softmax

3.3. Построение конволюционной нейронной сети

3.3.1. Операция свертки
3.3.2. Слой ReLU
3.3.3. Pooling
3.3.4. Flattering
3.3.5. Full Connection

3.4. Процесс свертки

3.4.1. Как работает свертка
3.4.2. Код свертки
3.4.3. Преобразование. Область применения

3.5. Преобразования с помощью изображений

3.5.1. Преобразования с изображениями
3.5.2. Расширенные преобразования
3.5.3. Преобразования с изображениями. Область применения
3.5.4. Преобразования с изображениями. Пример использования

3.6. Трансферное обучение

3.6.1. Трансферное обучение
3.6.2. Трансферное обучение. Типология
3.6.3. Глубокие сети для применения трансферного обучения

3.7. Компьютерное зрение. Пример использования

3.7.1. Классификация изображений
3.7.2. Обнаружение объектов
3.7.3. Идентификация объектов
3.7.4. Сегментация объектов

3.8. Обнаружение объектов

3.8.1. Обнаружение на основе конволюции
3.8.2. R-CNN, целенаправленный поиск
3.8.3. Быстрое обнаружение с помощью YOLO
3.8.4. Другие возможные решения

3.9. GAN. Генеративные адверсариальные сети или Generative Adversarial Networks

3.9.1. Генеративные адверсариальные сети
3.9.2. Код для GAN
3.9.3. GAN. Область применения

3.10. Применение моделей компьютерного зрения

3.10.1. Организация содержания
3.10.2. Визуальные поисковые системы
3.10.3. Система распознавания лиц
3.10.4. Дополненная реальность
3.10.5. Автономное вождение
3.10.6. Идентификация неисправностей на каждом узле
3.10.7. Идентификация вредителей
3.10.8. Здоровье

Вы достигнете поставленных целей с помощью дидактических инструментов TECH, включая тематические исследования и интерактивные конспекты”