28 Εξ αποστάσεως εκπαίδευση Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση Προετοιμασία Programs in Ευρώπη

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 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.

AI για μικρές επιχειρήσεις για ενίσχυση της αποτελεσματικότητας, μείωση εξόδων και ξεκλείδωμα αξιοσημείωτης επέκτασης Ανακαλύψτε τη μεταμορφωτική δύναμη της τεχνητής νοημοσύνης για να ελαχιστοποιήσει σημαντικά τα έξοδα, να ξεπεράσει τις παραδοσιακές εταιρείες, να επιταχύνει τις λειτουργίες και να προσφέρει απαράμιλλα αποτελέσματα για την επιχείρησή σας.

Ένας σχεδιαστής AI δημιουργεί διαισθητικά και ηθικά συστήματα τεχνητής νοημοσύνης, διασφαλίζοντας μια ανθρωποκεντρική και υπεύθυνη προσέγγιση. Η τεχνογνωσία τους είναι ζωτικής σημασίας για τη δημιουργία εφαρμογών που δεν είναι μόνο τεχνολογικά προηγμένες αλλά και φιλικές προς το χρήστη και ηθικά ορθές, καθιστώντας τις απαραίτητες στον κλάδο της τεχνολογίας.

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.

Η τεχνητή νοημοσύνη (AI) έχει ξεπεράσει τη σφαίρα της επιστημονικής φαντασίας και είναι πλέον ένα μόνιμο προσάρτημα στην πραγματικότητά μας. Οι τεχνολογίες αιχμής αναδιαμορφώνουν το επιχειρηματικό τοπίο και είναι πλέον πιο προσιτές από ποτέ.

Ο AI Content Creator είναι επαγγελματίας που αξιοποιεί εργαλεία και τεχνολογίες τεχνητής νοημοσύνης για τη δημιουργία, τη βελτιστοποίηση και τη διανομή περιεχομένου σε διάφορες ψηφιακές πλατφόρμες. Συνδυάζουν δημιουργικές δεξιότητες με τεχνική τεχνογνωσία για να παράγουν αποτελεσματικά περιεχόμενο υψηλής ποιότητας, ελκυστικό και φιλικό προς το SEO.

Το να κάνουμε τα πράγματα λάθος είναι μέρος αυτού που μας κάνει ανθρώπους και η φυσική μας νοημοσύνη μας βοηθά να μάθουμε από τα λάθη μας. Η ενισχυτική μάθηση είναι ένας τομέας μηχανικής μάθησης που επιτρέπει στην τεχνητή νοημοσύνη να μαθαίνει και από τα λάθη της, για παράδειγμα επιτρέποντας σε ένα ρομπότ να χρησιμοποιεί δοκιμή και σφάλμα για να αλληλεπιδράσει με ένα νέο περιβάλλον και να επιτύχει έναν στόχο. Αυτό το προχωρημένο μάθημα εξετάζει τις βασικές αρχές της ενισχυτικής μάθησης και διερευνά τις ποικίλες εφαρμογές των μεθόδων δυναμικού προγραμματισμού.

Στην εποχή μας της ανερχόμενης έξυπνης τεχνολογίας και αυτοματισμού, βλέπουμε ήδη τις μεταμορφωτικές δυνατότητες της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής Μάθησης σε τομείς τόσο διαφορετικούς όπως η χρηματοδότηση, η ιατρική και η κατασκευή. Αυτό το μάθημα προσφέρει μια πρακτική εισαγωγή σε αυτόν τον τομέα έρευνας που εστιάζεται στο μέλλον.

Με το διαδικτυακό μας μάθημα «Ανάπτυξη εφαρμογών AI με Python», προσφέρουμε ολοκληρωμένες δεξιότητες για τον έλεγχο της τεχνητής νοημοσύνης με την Python. Εγγραφείτε στο μάθημά μας για να αποκτήσετε πρακτική εμπειρία και πρακτικές δεξιότητες για τέσσερις εβδομάδες.

Προηγμένη Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση: Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας είναι ένα μάθημα που εμβαθύνει στις θεωρητικές έννοιες του NLP, διερευνώντας τις τρέχουσες εφαρμογές του και οραματιζόμενο τις πιθανές μελλοντικές χρήσεις σε διάφορους τομείς. Το μάθημα υπογραμμίζει τη σημασία του NLP στην καθημερινή μας ζωή, δίνοντας έμφαση στην ενσωμάτωσή του μέσω προγνωστικού κειμένου, εργαλείων μετάφρασης και έξυπνων συσκευών, δείχνοντας τις τεράστιες μελλοντικές δυνατότητες σε αυτόν τον συναρπαστικό τομέα έρευνας, ιδιαίτερα εμφανής σε μεγάλα γλωσσικά μοντέλα όπως το Chat-GPT.

Ξετυλίξτε σύνθετα συστήματα και οπτικοποιήστε τις αλληλεπιδράσεις τους. Πειραματιστείτε και φανταστείτε τους μέσω παρεμβάσεων, αλγορίθμων, μοντέλων και προσομοιώσεων. Κοινοποιήστε την κατανόησή σας μέσω ισχυρών απεικονίσεων συστήματος.

Η Ακαδημαϊκή Επιτροπή της Θεσμικής Έδρας SMART E2 εντόπισε την ευκαιρία να ξεκινήσει ένα πανεπιστημιακό μάθημα εμπειρογνωμόνων σε εργαλεία για τη διαχείριση έξυπνων κτιρίων στο Πανεπιστήμιο Rey Juan Carlos προκειμένου να εκπαιδεύσει φοιτητές στην έννοια του Industry 4.0 και του Smart (Κτίριο, Πανεπιστημιούπολη , Πόλη, Ενέργεια). Ως εκ τούτου, αυτό το μάθημα θα εξετάσει διεξοδικά εκείνες τις μεθοδολογίες και τεχνολογίες που έχουν ήδη ζήτηση από τις κυβερνήσεις, τους θεσμούς και, γενικά, από την κοινωνία, και που θα καταστήσουν δυνατή την επίτευξη των στόχων που έχουν τεθεί όσον αφορά τη μείωση της κατανάλωσης ενέργειας και, κατά συνέπεια, των εκπομπών επιβλαβείς για το περιβάλλον στο πλαίσιο των «Έξυπνων Πόλεων». Το μάθημα θα περιλαμβάνει εταιρείες Industry 4.0 και καθηγητές URJC που είναι ειδικοί στην υλοποίηση και ανάπτυξη υποδομών και λογισμικού που επιτρέπουν την ανάλυση δεδομένων από συστήματα τεχνικής διαχείρισης εγκαταστάσεων (BMS) και παρακολούθησης ενέργειας (EMS). Θα έχουμε επίσης τη συμμετοχή ειδικών στη βελτιστοποίηση της λειτουργίας των συστημάτων ελέγχου εγκαταστάσεων με την εφαρμογή νέων κανόνων και προηγμένων μεθοδολογιών από την ανάλυση των καταχωρημένων δεδομένων κτιρίου. Επιπλέον, οι συνεργαζόμενοι καθηγητές της έδρας SMARTE2 θα παρουσιάσουν ιστορίες επιτυχίας που σχετίζονται με την αποτελεσματική εκμετάλλευση κτιρίων και με ιδιαίτερη έμφαση στη μεθοδολογία BIM για την εκμετάλλευση περιουσιακών στοιχείων με βάση τις υποδομές IoT.