Станьте одним из самых востребованных в настоящий момент профессионалов. Пройдите подготовку с этой комплексной Специализированной магистратурой в области искусственного интеллекта и инженерии знаний"

Разработки, основанные на искусственном интеллекте, достигли многочисленных применений в области инженерии. От автоматизации многочисленных процедур в промышленности и на предприятиях до управления технологическими процессами как таковыми. Это означает, что профессионалы в области инженерии должны знать и уметь работать с этими сложными технологиями.

Эти необходимые знания также становятся первым шагом к получению доступа к возможностям развития этого типа технологий.

В ходе обучения предлагается реальный рабочий сценарий, чтобы вы могли оценить возможность его применения в собственном проекте, оценив его реальные показания, метод разработки и ожидания, которые вы можете иметь в отношении результатов.

Опытным путем вы научитесь разрабатывать необходимые знания для продвижения в этой области работы. Это обучение требует обязательного опыта, сочетается с дистанционным форматом обучением и практическим преподаванием, предлагая уникальную возможность придать вашему профессиональному профилю тот импульс, который вы ищете...

Присоединяйтесь к элите, пройдя эту высокоэффективную программу подготовки, и откройте новые пути для своего профессионального роста”

Данная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта и инженерии знаний содержит самую полную и современную программу на рынке. Основными особенностями обучения являются:

• Новейшие технологии в области программного обеспечения для электронного обучения
• Абсолютно наглядная система обучения, подкрепленная графическим и схематическим содержанием, которое легко усвоить и понять
• Разработка практических кейсов, представленных практикующими экспертами
• Современные интерактивные видеосистемы
• Преподавание, поддерживаемое телепрактикой
• Постоянное обновление и переработка знаний
• Саморегулируемое обучение: абсолютная совместимость с другими обязанностями
• Практические упражнения для самооценки и проверки знаний
• Группы поддержки и образовательная совместная деятельность: вопросы эксперту, дискуссии и форумы знаний
• Общение с преподавателем и индивидуальная работа по ассимиляции полученных знаний
• Учебные материалы курса доступны с любого стационарного или мобильного устройства с выходом в Интернет
• Постоянный доступ к дополнительным материалам во время и после окончания программы

Специализированная магистратура, которая позволит вам работать во всех областях искусственного интеллекта и инженерии знаний с состоятельностью профессионала высокого уровня”

Наш преподавательский состав состоит из специалистов из различных областей, связанных с этой специальностью. Таким образом, достигается намеченная цель обновления знаний. Многопрофильная команда квалифицированных и опытных специалистов в различных областях, которые будут развивать теоретические знания эффективным образом, но прежде всего, предоставят к вашим услугам практические знания, полученные из собственного опыта: одно из отличительных качеств этой программы подготовки.

Все эти знания дополнены эффективной методологией преподавания. Разработанный многопрофильной командой экспертов в области электронного обучения – метода, который объединяет в себе последние достижения в области образовательных технологий. Таким образом, вы сможете учиться с помощью удобных и универсальных мультимедийных инструментов, которые обеспечат вам необходимую оперативность в обучении.

В основе этой программы лежит проблемно-ориентированное обучение: подход, который рассматривает обучение как исключительно практический процесс. Для достижения этой цели дистанционно используется телепрактика. С помощью инновационной интерактивной видеосистемы и обучения у эксперта вы сможете получить знания так, как если бы вы столкнулись с ситуацией, которую изучаете в данный момент. Концепция, которая позволит вам интегрировать и закрепить обучение более реалистичным и постоянным способом.

Эта инновационная Специализированная магистратура в области искусственного интеллекта и инженерии знаний с методологической разработкой, основанной на проверенных методах обучения, проведет вас через различные подходы к обучению, позволяя вам учиться динамично и эффективно"

Наша инновационная концепция телепрактики даст вам возможность учиться в режиме погружения, что обеспечит более быструю интеграцию и гораздо более реалистичное представление о содержании: обучение у эксперта”

Наша цель – подготовка высококвалифицированных специалистов к профессиональному опыту. Данная цель в глобальном масштабе дополняется содействием развитию человеческого потенциала, который закладывает основы лучшего общества. Эта цель достигается путем оказания помощи профессионалам в приобретении гораздо более высокого уровня компетентности и контроля. Цель, которая всего за несколько месяцев может быть достигнута с помощью высокоинтенсивной и точной программы подготовки.

Если ваша цель – переориентировать свой потенциал на новые пути успеха и развития, то эта программа для вас: обучение, которое стремится к совершенству"

Общие цели

• Подготовить специалистов в научном и технологическом плане для практики в области информатики
• Приобрести глубокие знания в области вычислений
• Получить всесторонние знания в области компьютерной архитектуры
• Приобрести необходимые знания в области инженерии программного обеспечения
• Рассмотреть математические, статистические и физические основы, необходимые для данного предмета

Конкретные цели

Модуль 1. Основы программирования

• Понимать базовую структуру компьютера, программного обеспечения и языки программирования общего назначения
• Научиться разрабатывать и интерпретировать алгоритмы, которые являются необходимой основой для разработки программного обеспечения
• Знать основные элементы компьютерных программ, такие как различные типы данных, операции, выражения, операторы ввода-вывода и управляющие операторы
• Понимать различные структуры данных, доступные в языках программирования общего назначения, как статические, так и динамические, и приобрести необходимые знания по работе с файлами
• Знать различные методы тестирования программного обеспечения, а также понимать важность создания хорошей документации вместе с хорошим исходным кодом
• Изучить основы языка программирования C++, одного из самых распространенных языков программирования в мире

Модуль 2. Структура данных

• Изучить основы программирования на языке C++, включая классы, переменные, условные выражения и объекты
• Понимать, что такое абстрактные типы данных, линейные типы структур данных, простые и сложные иерархические структуры данных и как их реализовать на C++
• Понимать работу расширенных структур данных, отличных от обычных
• Понимать теорию и практику, связанную с использованием кучи и очереди с приоритетом
• Научиться работать с таблицами Hash в качестве абстрактных типов данных и функций
• Понять теорию графов, а также продвинутые алгоритмы и концепции графов

Модуль 3. Алгоритм и вычислительная сложность

• Изучить основные стратегии проектирования алгоритмов, а также различные методы и меры для вычисления
• Знать основные алгоритмы сортировки, используемые при разработке программного обеспечения
• Понимать, как различные алгоритмы работают с деревьями, кучами и графами
• Понимать, как работают жадные алгоритмы, их стратегию, а также изучить примеры их использования в основных известных проблемах Узнать об использовании жадных алгоритмов на графах
• Изучить основные стратегии поиска минимального пути, с приближением к основным задачам в данной области и алгоритмам их решения
• Понимать технику поиска с возвратом Backtracking и ее основные виды применения, а также альтернативные техники

Модуль 4. Передовая разработка алгоритмов

• Углубиться в передовую разработку алгоритмов, анализируя рекурсивные алгоритмы и алгоритмы "разделяй и властвуй", а также выполняя амортизационный анализ
• Понимать концепции динамического программирования и алгоритмы для NP-задач
• Понимать, как работает комбинаторная оптимизация, а также различные алгоритмы рандомизации и параллельные алгоритмы
• Знать и понимать, как работают различные методы локального поиска и с использованием кандидатов
• Изучить механизмы формальной проверки программ и итеративной проверки программ, включая логику первого порядка и формальную систему Хоара
• Изучите работу некоторых основных численных методов, таких как метод бисекции, метод Ньютона-Рафсона и метод секущих

Модуль 5. Вычислительная логика

• Изучить основы вычислительной логики, для чего она используется и обоснование ее применения
• Изучить различные стратегии формализации и дедукции в пропозициональной логике, включая естественные рассуждения, аксиоматическую и естественную дедукцию, а также примитивные правила пропозиционального исчисления
• Приобрести продвинутые знания в пропозициональной логике, углубившись в семантику пропозициональной логики и основные приложения этой логики, такие как логические схемы
• Понимать логику предикатов как в части исчисления естественного вывода предикатов, так и в части формализации и стратегий вывода для логики предикатов
• Понять основы естественного языка и его дедуктивного механизма
• Ввести логическое программирование с использованием языка PROLOG

Модуль 6. Искусственный интеллект и инженерия знаний

• Заложить основы искусственного интеллекта и инженерии знаний, кратко рассмотрев историю искусственного интеллекта до наших дней
• Понять основные концепции поиска в искусственном интеллекте, как информированного, так и неинформированного
• Понять, как искусственный интеллект работает в играх
• Изучить фундаментальные концепции нейронных сетей и использование генетических алгоритмов
• Приобрести соответствующие механизмы представления знаний, особенно с учетом семантической паутины
• Понять функционирование экспертных систем и систем поддержки принятия решений

Модуль 7. Интеллектуальные системы

• Изучить все понятия, связанные с теорией агентов, архитектурой агентов и процессом их рассуждений
• Усвоить теоретическую и практическую информацию, лежащую в основе концепции информации и знаний, а также различные способы представления знаний
• Понять теорию, связанную с онтологиями, а также изучить языки онтологий и программное обеспечение для создания онтологий
• Изучить различные модели представления знаний, такие как словари, таксономии, тезаурусы, карты мышления и другие
• Понимать, как функционируют семантические анализаторы, системы, основанные на знаниях, и экспертные системы
• Знать, как работает семантическая паутина, ее текущее и будущее состояние, а также приложения, основанные на семантической паутине

Модуль 8. Машинное обучение и извлечение данных

• Ознакомиться с процессами обнаружения знаний и основными понятиями машинного обучения
• Изучить методы исследования и предварительной обработки данных, а также различные алгоритмы на основе деревьев решений
• Понять, как работают байесовские методы, регрессия и методы непрерывного отклика
• Понять различные правила классификации и оценку классификаторов, научившись использовать матрицы смешения и числовую оценку, статистику Каппа и ROC-кривую
• Приобрести основные знания, связанные с текстовым майнингом и обработкой естественного языка (НЛП) и кластеризацией
• Углубить знания о нейронных сетях, от простых нейронных сетей до рекуррентных нейронных сетей

Модуль 9. Многоагентные системы и вычислительное восприятие

• Понять основные и передовые концепции, связанные с агентами и многоагентными системами
• Изучить стандарт FIPA для агентов, принимая во внимание коммуникацию между агентами, управление агентами и архитектуру, среди прочих вопросов
• Углубить изучение платформы JADE (Java Agent DEvelopment Framework), научившись программировать как базовые, так и продвинутые концепции, включая вопросы коммуникации и обнаружения агентов
• Заложить основы обработки естественного языка, такие как автоматическое распознавание речи и вычислительная лингвистика
• Глубоко понять принципы работы компьютерного зрения, анализа цифровых изображений, преобразования и сегментации изображений

Модуль 10. Биоинспирированные алгоритмы

• Получить представление о понятии биоинспирированных алгоритмов, а также понять, как функционируют различные виды алгоритмов социальной адаптации и генетических алгоритмов
• Изучить углубленно различные модели эволюционных вычислений, узнать их стратегии, программирование, алгоритмы и модели, основанные на оценке распределений
• Понимать, как устроены основные стратегии исследования и освоения пространства для генетических алгоритмов
• Понимать, как функционирует эволюционное программирование в применении к задачам обучения и многоцелевым задачам
• Изучить основные понятия, связанные с нейронными сетями, и понять, как они работают в реальных случаях в таких разных областях, как медицинские исследования, экономика и компьютерное зрение
  
  

Не упустите эту возможность и изучите последние достижения в области использования антигеморрагических препаратов, чтобы внедрить их в свою повседневную медицинскую практику"