18 Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση Προετοιμασία Programs in Ηνωμένο Βασίλειο

Κατανοήστε την τεχνητή νοημοσύνη, τις δυνατότητές της για επιχειρήσεις και τις ευκαιρίες για την εφαρμογή της.\n Αυτό το πρόγραμμα στοχεύει να γεφυρώσει το χάσμα μεταξύ επιχειρήσεων και τεχνολογίας.\n Σχεδιασμένο για ηγέτες διοίκησης και επιχειρήσεων σε πολλαπλές λειτουργίες και κλάδους που επιδιώκουν να κατανοήσουν τις δυνατότητες της τεχνητής νοημοσύνης, είναι επίσης εφαρμόσιμο για τεχνικούς επαγγελματίες όπως CIO, διευθυντές πληροφορικής και επιχειρηματικούς αναλυτές που θέλουν να κατανοήσουν καλύτερα πώς μπορεί να εφαρμοστεί η τεχνητή νοημοσύνη στους οργανισμούς τους.

Αναβαθμίστε τις δεξιότητές σας δεδομένων και αναπτύξτε μια τεχνική κατανόηση των επιχειρηματικών εφαρμογών της μηχανικής μάθησης.

Αυτό το μάθημα διερευνά τις οικονομικές δυνάμεις που διαμορφώνουν την ψηφιακή και την οικονομία που βασίζεται στην Τεχνητή Νοημοσύνη και τις μοναδικές προκλήσεις που θέτουν για την επιχειρηματική στρατηγική, τον ανταγωνισμό και τη δημόσια πολιτική. Εξετάζει πώς οι διαδικτυακές πλατφόρμες και οι τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης αξιοποιούν δεδομένα, αλγόριθμους και εφέ δικτύου για να μετασχηματίσουν τις αγορές - και τις επιπτώσεις για την ισχύ στην αγορά, την καινοτομία και τη ρύθμιση.

Ένα θερινό πρόγραμμα προετοιμασίας για το πανεπιστήμιο για εφήβους, που φιλοξενείται στο University College London (UCL). Ασχοληθείτε σε βάθος με βασικούς τομείς της επιστήμης των υπολογιστών, όπως ο προγραμματισμός, η ανάλυση δεδομένων και η μηχανική μάθηση, αποκτώντας τόσο τεχνικές γνώσεις όσο και κατανόηση των ηθικών και κοινωνικών επιπτώσεων της Τεχνητής Νοημοσύνης.

Αποκτήστε βασικές γνώσεις στη μηχανική μάθηση, καλύπτοντας βασικές έννοιες και εργαλεία για τη δημιουργία προγνωστικών μοντέλων. Οι ροές εργασίας μηχανικής μάθησης είναι το κλειδί για την αποτελεσματική επιστήμη δεδομένων. Αυτό το σύντομο μάθημα επικεντρώνεται στη χρήση πακέτων Python για την εκτέλεση ολοκληρωμένων αναλύσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Κατακτήστε προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της βαθιάς μάθησης και των νευρωνικών δικτύων, για εξελιγμένη ανάλυση δεδομένων. Αυτό το σύντομο μάθημα θα σας δώσει τα εργαλεία για να κατανοήσετε τις έννοιες και τις τεχνολογίες που υποστηρίζουν τη σύγχρονη βαθιά μάθηση χρησιμοποιώντας τεχνητά νευρωνικά δίκτυα (ANN).

Το πρόγραμμα Τεχνητής Νοημοσύνης στις Επιχειρήσεις στο ESE London παρέχει στους φοιτητές τα εργαλεία για την ενσωμάτωση τεχνολογιών Τεχνητής Νοημοσύνης στην επιχειρηματική στρατηγική, την καινοτομία και τη λειτουργική βελτίωση.

Στόχος αυτού του μαθήματος είναι να σας παρέχει μια γρήγορη αλλά στέρεη εισαγωγή στα θεωρητικά θεμέλια της μηχανικής μάθησης.

Βελτιώστε την εμπειρία σας στη μηχανική μάθηση εμβαθύνοντας σε πιο σύνθετους αλγόριθμους και εφαρμογές του πραγματικού κόσμου. Αυτό το σύντομο μάθημα απευθύνεται σε επαγγελματίες που επιδιώκουν να κατανοήσουν τις έννοιες και τις τεχνολογίες που υποστηρίζουν τη σύγχρονη μηχανική μάθηση.

Από τα αυτοοδηγούμενα αυτοκίνητα και την επαυξημένη πραγματικότητα έως την έξυπνη ιατρική απεικόνιση που βοηθά τους γιατρούς να εντοπίζουν ασθένειες πιο γρήγορα, η όραση υπολογιστή είναι ένα ταχέως αναπτυσσόμενο πεδίο της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης. Σε αυτό το μάθημα, οι φοιτητές που είναι ήδη εξοικειωμένοι με τα βασικά θεωρητικά θεμέλια της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης θα βουτήξουν βαθύτερα στις συναρπαστικές δυνατότητες αυτού του τομέα έρευνας και των εφαρμογών του.

Το Generative AI υπόσχεται να είναι μια από τις πιο μεταμορφωτικές τεχνολογίες της επόμενης δεκαετίας. Μετά την ευρεία υιοθέτηση εργαλείων Large Language Model όπως το Chat GPT και το Dall-E, οι επιχειρηματίες πειραματίζονται με τον τρόπο με τον οποίο μπορούν να χρησιμοποιήσουν αυτές τις τεχνολογίες για να δημιουργήσουν νέα εγχειρήματα και να διαταράξουν τις καθιερωμένες βιομηχανίες.

Το Deep Unsupervised Learning είναι ένας συναρπαστικός αναδυόμενος τομέας έρευνας στον τομέα της τεχνητής νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης, στον οποίο στόχος είναι η ανάπτυξη συστημάτων που μπορούν να μάθουν από δεδομένα χωρίς ετικέτα. Τέτοια συστήματα μιμούνται στενά τη φυσική ανθρώπινη νοημοσύνη βρίσκοντας μοτίβα σε δεδομένα χωρίς οδηγίες για το τι πρέπει να αναζητήσετε.

Το μάθημα ξεκινά με μια εισαγωγή στην Υπολογιστική Ψυχολογία και την Τεχνητή Νοημοσύνη, διερευνώντας τους τρόπους με τους οποίους τα υπολογιστικά μοντέλα που βασίζονται σε διαδικασίες μπορούν να χρησιμοποιηθούν για να αναπαραστήσουν τις λειτουργίες του ανθρώπινου εγκεφάλου, χρησιμοποιώντας αλγόριθμους για την προσομοίωση πτυχών της γνώσης και την πρόβλεψη της συμπεριφοράς. Στη συνέχεια, θα στραφούμε στο πώς αυτά τα μοντέλα συσχετίζονται με τη νευροβιολογία, το πραγματικό δίκτυο κυττάρων και σημάτων που αποτελεί τον εγκέφαλο, τη διερεύνηση μοντέλων νευρώνων, τον τρόπο με τον οποίο τα νευρωνικά δίκτυα εκτελούν υπολογισμούς και τις νευροψυχολογικές θεωρίες μάθησης.