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Hauptmerkmale

  • 15 Gefragte Fähigkeiten
  • 15 Real-Life-Projekte: Führen Sie industrielle Projekte aus
  • Master-Zertifizierung: Verdienen Sie Master-Zertifizierung nach Abschluss
  • Grundgehalt: $ 204K - $ 261K

Dieser Artificial Intelligence-Kurs bietet Schulungen in den Fähigkeiten, die für eine Karriere in AI erforderlich sind. Sie beherrschen TensorFlow, Machine Learning und andere KI-Konzepte sowie die Programmiersprachen, die für die Entwicklung intelligenter Agenten und Deep-Learning-Algorithmen erforderlich sind

Was sind die Lernziele dieses Artificial Intelligence Course?

Ein Ingenieur für künstliche Intelligenz zu werden, versetzt Sie auf den Weg zu einer aufregenden, sich entwickelnden Karriere, die bis ins Jahr 2025 und darüber hinaus stark wachsen wird. Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen werden bis zum Jahr 2025 alle Bereiche des täglichen Lebens erfassen und Anwendungen in einer Vielzahl von Branchen wie Gesundheitswesen, Transport, Versicherung, Transport und Logistik und sogar Kundenservice bieten. Der Bedarf an KI-Spezialisten besteht in nahezu allen Bereichen, da Unternehmen versuchen, Computern die Fähigkeit zum Denken, Lernen und Anpassen zu geben.

Warum ein KI-Ingenieur werden?

Die aktuelle und zukünftige Nachfrage ist atemberaubend. Die New York Times berichtet über einen Kandidatenmangel für zertifizierte AI-Ingenieure, mit weniger als 10.000 qualifizierten Leuten auf der Welt, um diese Jobs zu besetzen, die laut Paysa in den USA ein durchschnittliches Einkommen von 172.000 Dollar pro Jahr verdienen (oder 17.000 Rupien für Rs . 25 Lakhs in Indien) für Ingenieure mit den erforderlichen Fähigkeiten.

Welche Fähigkeiten wirst du lernen?

Am Ende dieses Artificial Intelligence-Kurses werden Sie in der Lage sein, folgendes zu erreichen:
  • Entwerfen und bauen Sie Ihre eigenen intelligenten Agenten und wenden Sie sie an, um praktische KI-Projekte zu erstellen, einschließlich Spiele, maschinelles Lernmodell, Logikbedingungs-Zufriedenheitsprobleme, Wissensbasis-Systeme, probabilistische Modelle, Agentenentscheidungsfunktionen und vieles mehr
  • Verstehen Sie die Konzepte von TensorFlow, seine Hauptfunktionen, Operationen und die Ausführungspipeline
  • Verstehen und beherrschen Sie die Konzepte und Prinzipien des maschinellen Lernens einschließlich seiner mathematischen und heuristischen Aspekte
  • Implementieren Sie Deep-Learning-Algorithmen in TensorFlow und interpretieren Sie die Ergebnisse,
  • Verstehen Sie neuronale Netzwerke und mehrschichtige Datenabstraktion, und Sie können Daten wie nie zuvor analysieren und nutzen
  • Verstehen und unterscheiden zwischen theoretischen Konzepten und praktischen Aspekten des maschinellen Lernens,
  • Beherrschen und verstehen Sie fortgeschrittene Themen wie Faltungsneuronale Netzwerke, wiederkehrende neuronale Netzwerke, Training tiefer Netzwerke und High-Level-Interfaces
  • Erfahren Sie mehr über wichtige Anwendungen der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Anwendungsfällen in verschiedenen Bereichen wie Kundenservice, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen usw
  • Implementieren Sie klassische Techniken der künstlichen Intelligenz wie Suchalgorithmen, Minimax-Algorithmus, neuronale Netze, Tracking, Roboterlokalisierung
  • Fähigkeit, Techniken der Künstlichen Intelligenz zur Problemlösung anzuwenden und die Einschränkungen derzeitiger Techniken der Künstlichen Intelligenz zu erklären
  • Formalisieren Sie ein gegebenes Problem in der Sprache / im Rahmen verschiedener KI-Methoden (zB als Suchproblem, als Constraint-Zufriedenheitsproblem, als Planungsproblem, etc.)
  • Meistern Sie Fähigkeiten und Werkzeuge, die von den innovativsten KI-Teams auf der ganzen Welt verwendet werden, während Sie sich in Spezialisierungen vertiefen und Erfahrungen sammeln, um reale Herausforderungen zu meistern

Welche Projekte sind in diesem Programm enthalten?

Das Master-Programm für Künstliche Intelligenz umfasst 5 reale, branchenbasierte Projekte auf verschiedenen Gebieten, die Ihnen dabei helfen, Konzepte künstlicher Intelligenz wie betreutes Lernen, unüberwachtes Lernen, verstärkendes Lernen, Unterstützungsvektormaschinen, Deep Learning, TensorFlow, neuronale Netze, konvolutionelles neurales Lernen zu meistern Netzwerke, wiederkehrende neuronale Netze. Einige der Projekte, an denen Sie arbeiten werden, sind nachfolgend aufgeführt:

Projekt 1: Vorhersage der Immobilienpreise in Kalifornien
Domäne: Maschinelles Lernen
Beschreibung: Erstellen Sie ein Modell, das Medianhauswerte in kalifornischen Bezirken prognostiziert, wobei Metriken wie Bevölkerung, Medianeinkommen, Medianhauspreis usw. für jede Blockgruppe in Kalifornien angegeben werden


Projekt 2: Erfahren Sie, wie Aktienmärkte wie NASDAQ, NSE, BSE, künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen nutzen, um zu konsumierbaren Daten aus komplexen Datensätzen zu gelangen
Domain: Börse
Beschreibung: Als Teil des Projekts müssen Sie Daten mit Yahoo Data Reader der folgenden Unternehmen importieren: Yahoo, Apple, Amazon, Microsoft und Google. Durchführen grundlegender Analysen, einschließlich Plotten des Schlusskurses, Plotten des Aktienhandels nach Volumen, Durchführen einer täglichen Renditeanalyse und Verwenden eines Paardiagramms, um die Korrelation zwischen allen Aktien zu zeigen.


Projekt 3: Sehen Sie, wie Künstliche Intelligenz und Data Science im Bereich des Ingenieurwesens verwendet werden, indem Sie diese Fallstudie der MovieLens Dataset Analysis aufgreifen.
Domäne: Technik
Beschreibung: Das GroupLens Research Project ist eine Forschungsgruppe am Department of Computer Science and Engineering der University of Minnesota. Die Forscher dieser Gruppe sind an zahlreichen Forschungsprojekten in den Bereichen Informationsfilterung, kollaboratives Filtern und Empfehlungssystemen beteiligt.


Projekt 4: Erfahren Sie, wie führende Führungskräfte der Gesundheitsbranche künstliche Intelligenz und Data Science nutzen, um ihr Geschäft zu stärken.
Bereich: Gesundheitswesen
Beschreibung: Predictive Analytics kann im Gesundheitswesen verwendet werden, um Krankenhauseinweisungen zu vermitteln. Im Gesundheitswesen und anderen Branchen sind Prädiktoren am nützlichsten, wenn sie in die Tat umgesetzt werden können. Aber historische und Echtzeitdaten allein sind wertlos ohne Intervention. Noch wichtiger ist, dass sowohl der Prädiktor als auch der Eingriff in das gleiche System und den gleichen Arbeitsablauf integriert werden müssen, wo der Trend ursprünglich auftrat, um die Effizienz und den Wert der Vorhersage eines Trends und eines sich letztlich ändernden Verhaltens zu beurteilen.


Projekt 5: Verstehen Sie, wie Versicherungsleiter wie Berkshire Hathaway, AIG, AXA usw. künstliche Intelligenz nutzen, indem sie an einem realen Projekt auf der Grundlage von Versicherungen arbeiten.
Bereich: Versicherung
Beschreibung: Die Verwendung von Predictive Analytics hat in Versicherungsunternehmen, insbesondere für die größten Unternehmen, laut der 2013 Insurance Predictive Modeling Survey stark zugenommen. Während die Umfrage eine Zunahme der Vorhersagemodelle in der gesamten Branche zeigte, verwenden alle Befragten aus Unternehmen, die mehr als 1 Milliarde US-Dollar in ihrer persönlichen Versicherung schreiben, Vorhersagemodelle, verglichen mit 69% der Unternehmen mit weniger als dieser Prämiensumme.


Projekt 6: Sehen Sie, wie Banken wie Citigroup, Bank of America, ICICI, HDFC künstliche Intelligenz nutzen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.
Domäne: Bankwesen
Beschreibung: Eine portugiesische Bank hat eine Marketingkampagne durchgeführt, um potenzielle Kunden davon zu überzeugen, in eine Termineinlage für Banken zu investieren. Ihre Marketingkampagnen wurden über Telefonanrufe durchgeführt, und manchmal wurde derselbe Kunde mehrmals kontaktiert. Ihre Aufgabe besteht darin, die aus der Marketingkampagne gesammelten Daten zu analysieren.
Program taught in:
Englisch

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Last updated October 26, 2018
Dieser Kurs ist Onlinestudium
Startdatum
Sept. 2019
Duration
Infos beantragen
Vollzeit
Preis
1,499 GBP
Deadline
By locations
By date
Startdatum
Sept. 2019
Enddatum
Application deadline

Sept. 2019