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Warum sich für ein Postgraduierten-Diplom in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz einschreiben?

Algorithmen für künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen verändern Systeme, Erfahrungen, Prozesse und ganze Branchen. Es ist kein Wunder, dass Wirtschaftsführer diese datengesteuerten Technologien als grundlegend für die Zukunft betrachten - und dass in beiden Bereichen fließende Praktiker gefragt sind.

Wir bei Columbia Engineering sind fasziniert von ihrem sich weltweit verändernden Potenzial. In Zusammenarbeit mit EMERITUS haben wir das Postgraduierten-Diplom in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz geschaffen, um den Schülern zu helfen, die Grundlagen des KI und des maschinellen Lernens und deren Anwendung zu verstehen komplexe Probleme der realen Welt zu lösen.

VORAUSSETZUNGEN: Der Kurs setzt Grundkenntnisse in Statistik, (deskriptive Statistik, Regression, Stichprobenverteilungen, Hypothesentest, Intervallschätzung usw.), Berechnungsweise, lineare Algebra (Vektoren, Matrizen, Derivate) und Wahrscheinlichkeit voraus.

Sie sollten mit Python oder einer anderen Programmiersprache vertraut sein. Alle Zuweisungen / Anwendungsprojekte werden mit der Programmiersprache Python mit einem oder mehreren der folgenden Pakete ausgeführt: Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn, Scikit-Learn, PyMC3 usw.

Ihre Lernreise

Modul 1: Angewendetes maschinelles Lernen

Überwachtes Lernen

  • Regression, maximale Wahrscheinlichkeit, kleinste Quadrate, Regularisierung
  • Bayes'sche Methoden Bayes-Regel, MAP-Inferenz, Aktives Lernen
  • Grundlegende Klassifikationsalgorithmen Nächste Nachbarn, Perzeptron, Logistische Regression
  • Verfeinerungen der Klassifizierungskernmethoden , Gaußscher Prozess
  • Zwischenklassifizierungsalgorithmen SVM, Bäume, Wälder und Boosting

Unbeaufsichtigtes Lernen

  • Clustering-Methoden K-Means-Clustering, EM, Gaußsche Gemische
  • Empfehlungssysteme Kollaborative Filterung, Themenmodellierung, PCA
  • Sequentielle Datenmodelle Markov- und Hidden-Markov-Modelle, Kalman-Filter
  • Assoziationsanalyse
  • Clustering-Methoden - II Modellvergleiche, Analyseüberlegungen

Modul 2: Angewandte künstliche Intelligenz

  • Einführung in die Künstliche Intelligenz
  • Intelligente Agenten und uninformierte Suche
  • Heuristische Suche
  • Gegnersuche und Spiele
  • Probleme mit der Einschränkung von Zufriedenheit
  • Verstärkung lernen
  • Logische Agenten
  • KI-Anwendungen: Natural Language Processing
  • AI-Anwendungen und Kursübersicht
  • Modul 3: Capstone-Projekt

Zertifikat

Nach erfolgreichem Abschluss des Kurses erhalten die Teilnehmer in Zusammenarbeit mit Columbia Engineering Executive Education ein geprüftes digitales Diplom von EMERITUS.

Vorteile des EMERITUS-Netzwerks

Schließen Sie sich nach erfolgreichem Abschluss dieses Programms einer Gemeinschaft von über 7400 Lernenden im EMERITUS-Netzwerk an. Das EMERITUS-Netzwerk ist Ihre Plattform, um sich mit einem globalen Netzwerk von Einzelpersonen zu verbinden. Vorteile des EMERITUS-Netzwerks sind:

  • Unterricht Unterstützung
  • Globales Netzwerk mit über 400 CEOs, Präsidenten, Vizepräsidenten, Direktoren, Gründern und Geschäftsführern
  • Einladung zu globalen Veranstaltungen
  • Start-up-Ecke, um Kontakte zu knüpfen, zusammenzuarbeiten, Kapital zu beschaffen, Talente zu investieren oder Talente zu identifizieren
  • Erweiterter Kurszugang und
  • Zugang zu EMERITUS-Gruppen
Studiengang in:
Englisch

Siehe 7 weitere Kurse von Emeritus Institute of Management »

Zuletzt aktualisiert am April 6, 2019
Dieser Kurs ist Onlinestudium
Startdatum
Juni 19, 2019
Duration
9 monate
Vollzeit
Preis
3,000 USD
Zahlbar in 2 gleichen Raten Nicht erstattungsfähige Antragsgebühr: 50 USD
Deadline
Nach Standort
Nach Datum
Startdatum
Juni 19, 2019
Enddatum
März 19, 2020
Anmeldefrist

Juni 19, 2019

Location
Anmeldefrist
Enddatum
März 19, 2020