Beantragen Sie vor dem 16. November 2021 eine Ermäßigung von 150 USD auf die Programmgebühr. Verwenden Sie während der Zahlung den Code SMU150EBTA. Was wird dieses Programm für Sie tun? Nach erfolgreichem Abschluss des Programms sind die Teilnehmer in der Lage: Untersuchen Sie KI-Technologien und ihre Verwendung über Sektoren und Funktionen hinweg Identifizieren Sie Möglichkeiten innerhalb eines Unternehmens, um KI und ML für eine bessere Leistung zu implementieren Erkennen Sie den Zweck von Ethik und Herausforderungen in Industrieanwendungen Erläutern Sie die Schritte zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Lösungen für Unternehmen/Sektoren Prüfen Sie die KI-spezifischen Datenschutzbestimmungen im Gesetz Erstellen Sie eine Zusammenfassung eines KI-Implementierungs-/Verbesserungsplans für ein Unternehmen Programmmodule Das Programm umfasst 8 Module. Jedes Modul wird von einem SMU-Fakultätsexperten mit Felderfahrung speziell für die diskutierten KI/ML-Themen geleitet. Modul 1: Ein Überblick über KI und ML Erkunden Sie die Auswirkungen verschiedener Datentypen und Analysen für Unternehmen, wie Sie feststellen können, ob Ihr Unternehmen datengesteuert ist, und die Best Practices für KI und ML: Strategien und Frameworks für die Entscheidungsfindung. Modul 2: Umfrage zu KI- und ML-Technologien Verstehen Sie die Unterschiede zwischen Regression und Klassifikation, Facetten des maschinellen Lernens und neuronaler Netze, Prinzipien des überwachten und nicht überwachten Lernens, die Auswirkungen transformatorbasierter Architektur auf das Sprachverständnis und Repräsentationslernmodelle. Modul 3: KI- und ML-Anwendungen und Trends – Teil 1 Verschaffen Sie sich ein tieferes Verständnis von maschinellen Lerntechniken und Arbeitsabläufen; wie man neuronale Netze und Deep Learning analysiert; und effektive Bewertung von KI-Anwendungen im Einzelhandel, im Gesundheitswesen, in der Fertigung und im Dienstleistungssektor. Modul 4: KI- und ML-Anwendungen und Trends – Teil 2 Weiterhin untersuchen, wie KI branchenübergreifend angewendet wird, einschließlich im Finanz-, Energie-, Bildungs- und Sicherheitssektor; die Vorteile und Grenzen von KI; und wie KI als Treiber für KI und ML genutzt werden kann: Strategien und Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung. Modul 5: KI-geführte Geschäftstransformation und Identifizierung von Chancen Erkunden Sie KI-Strategien und potenzielle Gründe für das Scheitern, bauen vs. kaufen Plattformen, verschiedene Facetten der Zukunft der KI und wie Sie KI-Möglichkeiten identifizieren und mit Geschäftsstrategien abstimmen. Modul 6: Framework für Entwicklung und Einsatz von KI- und ML-Technologien Bauen Sie Ihr Wissen über den Lebenszyklus des maschinellen Lernens auf; Feature-Engineering und Unterscheidung zwischen Nominal-, Ordinal- und Textdaten; Modellbewertung im Hinblick auf Training, Validierung und Metriken analysieren; Modellbereitstellung und Datenbankdesign; und wie Random Forest Entscheidungsbäume verbessern kann, indem Overfitting reduziert wird. Modul 7: Ethik Den Ethikbegriff und seine Bedeutung für Organisationen untersuchen; der Zweck und die Relevanz ethischer Kodizes und Richtlinien in Bezug auf KI und ML: Strategien und Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung; Bewältigung potenzieller Herausforderungen im Zusammenhang mit Ethik und Industrieanwendungen; und die Werte und Ideen in Bezug auf KI und ML: Strategien und Rahmenbedingungen für Entscheidungsfindung, Technologie, Daten und Ethik. Modul 8: Datenschutz und Vorschriften in KI und ML Tauchen Sie ein in Richtlinien für Ethik und Vertrauen in Bezug auf KI, regulatorische Governance bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI, KI-spezifische gesetzliche Vorschriften, Schutz personenbezogener Daten und die Auswirkungen von KI auf Datenrechte und -pflichten, die Rolle von KI im E-Commerce und die Rechtmäßigkeit von elektronischer Werbung und Marketing und wie man einen Organisationsplan zur Verbesserung der KI-Compliance erstellt. Fallstudien Analytics-getriebene Transformation bei Majid Al Futtaim Erfahren Sie, wie ein Lifestyle-Konglomerat mit einem Jahresumsatz von über 9 Mrd. USD eine datengestützte, kundenzentrierte Transformationsstrategie entwickelt und eingesetzt hat, um neue Wachstumsquellen zu erschließen und die Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf das Geschäft abzumildern. Ein Deep-Learning-Start-up treibt das Internet der Dinge an Erfahren Sie, wie sich Preferred Networks, Inc – ein auf Deep-Learning-Technologien spezialisiertes Start-up-Unternehmen – schon früh durch die Ausrichtung an Japans Produktionsmacht und die Einführung von Deep Learning in das Internet der Dinge differenziert hat. Vispera: Visuelle Intelligenz für den Einzelhandel Sehen Sie, wie der Computer-Vision-Technologieanbieter Vispera Technologie und seine automatisierte visuelle Analyse einsetzte, um Einzelhandels- und schnelllebige Konsumgüterunternehmen auf der ganzen Welt dabei zu unterstützen, Lagerbestände zu minimieren, den Umsatz zu steigern, die Personalkosten zu senken und die betriebliche Effizienz zu verbessern. Die KI-Strategie von TikTok: Die globalen Ambitionen von ByteDance Erfahren Sie, wie ByteDance – das Unternehmen hinter TikTok – die Fähigkeiten der verbraucherorientierten KI nutzte, um eine der ersten chinesischen Big-Tech-Digitalplattformen zu werden, die außerhalb Chinas, insbesondere in den USA und Indien, erfolgreich war. Programm Fakultät Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Außerordentlicher Professor für Marketing Sandeep ist außerordentlicher Professor für Marketing. Bevor er zur SMU kam, arbeitete Sandeep bei 3M und davor als Jr Faculty Fellow an der Kelley School of Business der Indiana University. Er hat einen Ph.D. in Marketing (mit Nebenfach Statistik) von der Ohio State University, MS (MAS), einen MBA von der University of Texas in Dallas und einen MS (Computer Engineering) von der University of Minnesota. Die Forschungsinteressen von Associate Professor Chandukala beziehen sich auf die Entwicklung quantitativer Modelle des Verbraucherverhaltens unter Verwendung von Industriedaten. Seine Forschung konzentriert sich hauptsächlich auf Einzelhandelsanalysen. Insbesondere das Verstehen und Messen der Auswirkungen von Werbeaktionen, Werbung und neuen Produkten und das Vorschlagen neuer Ansätze für die Marktsegmentierung unter Verwendung von Bayes'schen und Markov Chain Monte Carlo (MCMC)-Methoden. Seine Forschungsergebnisse sind in Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters und Customer Needs and Solutions erschienen. Associate Professor Chandukala wurde 2016-17 mit dem Lee Kong Chian Research Fellowship ausgezeichnet und stand 2018 auch auf der Dean's Teaching Honor List for Postgraduate Teaching. Hady W. Lauw, Ph.D. außerordentlicher Professor für Informatik; Direktor, BSc (Informatik) Programm; Lee Kong Chian Fellow Dr. Hady W. Lauw ist außerordentlicher Professor für Informatik an der School of Computing Information Systems, wo er Datenstrukturen und Algorithmen, Empfehlungssysteme und maschinelles Lernen lehrt. Er leitet das Preferred. KI-Forschungsgruppe, deren Interessen sich auf Web-Mining sowie Präferenzanalysen und -empfehlungen konzentrieren. Er wurde mit mehreren renommierten Stipendien ausgezeichnet, darunter das National Research Foundation Fellowship, das Lee Kong Chian Fellowship und das Educational Research Fellowship. Dai Bing Tian, Ph.D. Assistenzprofessorin für Informatikpädagogik; Direktor, MITB-Programm für künstliche Intelligenz Seit 2010 hat Assistenzprofessor Dai Bing Tian verschiedene akademische Positionen an der SMU inne, unter anderem als Forschungsingenieur, Fellow und Wissenschaftler. Derzeit ist er Assistenzprofessor für Informatikausbildung sowie Direktor des MITB-Programms für künstliche Intelligenz. Vor seiner Zeit an der SMU war Assistant Professor Dai Bing Tian Research Assistant an der School of Computing der National University of Singapore, wo er seinen Ph.D. Assistenzprofessor Dai Bing Tian hat SMU-Kurse im Zusammenhang mit seinen Forschungsinteressen und Fachkenntnissen unterrichtet, darunter Computer als Analysewerkzeug, Modellierung und Analytik, Algorithmusdesign und -implementierung, maschinelles Lernen sowie Datenwissenschaft und -technik. Seine Arbeiten wurden in wissenschaftlichen Zeitschriften – einschließlich IEEE Transactions on Pattern Analysis und Machine Intelligence and Information Systems – sowie in über 20 Konferenzbänden veröffentlicht. Gary Chan Kok Yew Professor für Rechtswissenschaften Professor Gary Chan ist seit fast zwei Jahrzehnten Fakultätsmitglied der Singapore Management University und unterrichtet unter anderem Kurse zu Ethik und sozialer Verantwortung, Deliktsrecht, Rechtssystem, Methoden und Analyse, Gesundheitsrecht und medizinischer Ethik. Vor seinem Eintritt in die Wissenschaft im Jahr 2002 war er als Gerichtsvollzieher, Unternehmensanwalt und interner Rechtsberater tätig. Er hat postgraduale Abschlüsse in Rechtswissenschaften, Philosophie und Südostasienwissenschaften erworben. Seine Forschungsschwerpunkte sind das Strafrecht, das Singapurer Rechtssystem, das Gesundheitsrecht und die Ethik einschließlich der Ethik in Bezug auf künstliche Intelligenz und Medizin. Warren B. Chik Assoziierter Professor für Recht; Stellvertretender Direktor, Zentrum für KI und Data Governance Associate Professor of Law Warren Chik ist stellvertretender Direktor des Center for AI and Data Governance. Er unterrichtet Kurse in Wirtschaftsrecht, Unterhaltungsrecht, Informationstechnologie und Recht an der SMU. Weitere Lehr- und Forschungsinteressen umfassen das Datenschutzrecht der Informationstechnologie und das Recht des geistigen Eigentums. Derzeit forscht und schreibt Associate Professor of Law, Warren Chik, Abhandlungen und Zeitschriftenartikel zum Recht der Informationstechnologie und insbesondere zu seinen Schnittmengen mit dem Urheberrecht und den Datenschutzbestimmungen. Programm Learning Journey 113 Videovorträge 40+ Branchenbeispiele 19 Aufgaben 8 Diskussionsforen 4 Fallstudien Warum sich für KI und ML einschreiben: Strategien und Rahmenbedingungen für die Entscheidungsfindung? Die Innovationen der digitalen Technologie verändern weiterhin ganze Branchen. Von diesen Innovationen haben künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen (ML) die Arbeitsweise von Unternehmen erheblich beeinflusst. Von Start-ups über mittelständische Unternehmen bis hin zu Großunternehmen werden KI und ML eingesetzt, um Effizienz und Produktivität zu verbessern; Geschäftsfähigkeiten und -möglichkeiten erweitern; und entwickeln datengestützte, innovative Lösungen. 66 % der C-Suite-Führungskräfte geben an, dass ihre Unternehmen entweder bereits KI- und Machine-Learning-Technologien einsetzen oder planen, in diese zu investieren. Quelle: Digital Transformation Trends Report, 2020 50% der Umfrageteilnehmer geben an, dass ihre Unternehmen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion eingeführt haben. Quelle: McKinsey Global Survey, 2020 309 Milliarden USD Die Größe des globalen KI/ML-Marktes wird von 2021 bis 2026 voraussichtlich um 251 Mrd. USD wachsen und 309 Mrd. USD überschreiten. APAC wird in diesem Prognosezeitraum voraussichtlich die am schnellsten wachsende CAGR erleben. Quelle: MarketsandMarkets, 2020 Für wen ist dieses Programm geeignet? Das Programm richtet sich an Fachleute, die mehr über KI und ML und ihre Anwendungen in verschiedenen Sektoren erfahren möchten. Repräsentative Branchen und Rollen, die davon profitieren können, sind: Branchen: Bank- und Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Bildung, IT-Produkte und -Dienstleistungen, Beratung, E-Commerce, Telekommunikation, Einzelhandel, FMCG Funktionen: Technologisches Management, General Management, Operations, Finance, IT, Consulting Verantwortlich für: Entwicklung schneller, innovativer Lösungen durch technologische Praktiken Daten interpretieren und verwalten Führung einer Organisation, eines Unternehmensbereichs und/oder einer ganzen Funktion Geschäftsausbau/Gründung neuer Geschäftsbereiche Nutzung von Geschäftsabschlüssen mit KI und ML Hinüberschauen zu: Entdecken Sie branchenrelevante KI/ML-Techniken Investieren Sie in KI/ML-Projekte, die die Produkt-/Dienstleistungsforschung schneller und mit größerer Vorhersehbarkeit vorantreiben können Zielen Sie auf neue Marktsegmente und arbeiten Sie an neuen Geschäftsfeldern Verbesserung der organisatorischen Einführung von Produkten/Dienstleistungen
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