10 Εξ αποστάσεως εκπαίδευση Τεχνητή Νοημοσύνη και Μηχανική Μάθηση Θερινά μαθήματα Programs

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.

Αυτό το θερινό σχολείο στοχεύει να παρέχει μια επισκόπηση των κύριων μεθόδων μηχανικής μάθησης και την εφαρμογή τους σε γεωφυσικά, γεωλογικά και περιβαλλοντικά δεδομένα, διατηρώντας μια πιο πρακτική γεύση.

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

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.

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 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.

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.

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.