Mesterséges intelligencia és gépi tanulás: elmélet és gyakorlat
Lady Margaret Hall, University of Oxford
Kulcs információ
Campus helye
Oxford, Egyesült Királyság
Nyelvek
Angol
Tanulmányi formátum
Távoktatás, Az egyetemen
Időtartam
3 hétig
Pace
Teljes idő
Tandíjak
GBP 3 980 / per course *
Jelentkezési határidő
10 May 2024
Legkorábbi kezdési dátum
24 Jun 2024
* lakossági: 9 hét | online: 9 hét - 3960 GBP
Bevezetés
Az intelligens technológia és automatizálás virágzó korszakában már látjuk a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás átalakító potenciálját olyan sokféle területen, mint a pénzügy, az orvostudomány és a gyártás. Ez a kurzus gyakorlati bevezetést kínál e jövőközpontú kutatási területhez.
Kezdje a Python programozás alapjainak bemutatásával, különös tekintettel az objektum-orientált programozás megértésére és annak fontosságára a mély tanulásban. Gyorsan folytatja a mesterséges intelligencia bevezetését, megvizsgálva a felügyelt gépi tanulás alapjait, beleértve a lineáris regressziót, a logisztikai regressziót, a neurális hálózatokat és a gradiens süllyedést. A kurzus második hetében a képfeldolgozást, a transzformációk vizsgálatát, a konvolúciós szűrőket és az élészlelést fedezi fel, mielőtt bevezetné a konvolúciós neurális hálózatokat és néhány kiemelkedő CNN architektúrát, mint például a VGG és a ResNet. A kurzus utolsó részében a természetes nyelvi feldolgozás alapfogalmait tekinti meg, beleértve a sorozatmodellezést, az autoregresszív modelleket és az ismétlődő neurális hálózatokat.
Ez az intenzív kurzus egyrészt elméleti bevezetést kínál a mesterséges intelligencia és a gépi tanulási koncepciókba, másrészt lehetőséget kínál ezeknek a tudásnak a gyakorlatba ültetésére a különböző területekről származó, kis léptékű gyakorlati problémák megoldásában.
Dátumok és elérhetőség
Elérhető bentlakásos vagy online tanfolyamként a következő időpontokban:
1. ülés: 2024. június 24-től július 12-ig
3. alkalom: 2024. augusztus 5. és augusztus 23. között
Képtár
Ideális Diákok
Ez a kurzus megfelel a STEM hallgatóknak alapképzésben vagy belépő szintű posztgraduális tanulmányokban. Alapvető számítási és lineáris algebrai ismeretek szükségesek, és némi kódolási tapasztalat ajánlott. Nem szükséges a mesterséges intelligencia, a gépi tanulás vagy a Python programozási nyelv korábbi tapasztalata.
Belépők
A program eredménye
A tanfolyam végére:
- Ismerje meg a mesterséges intelligencia és a gépi tanulás elméleti fogalmait.
- Ismerje meg, hogyan használják a gyakorlatban az alapvető mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási eszközöket.
- Ismerje meg az alapvető algoritmusok megvalósítását és a kis hálózatok gyakorlati problémákra való betanítását.
- Legyen képes azonosítani és használni a releváns mesterséges intelligenciát és a gépi tanulási eszközöket a kutatás során.
- Ismerje meg, hogyan implementálhat és telepíthet mesterséges intelligenciát és gépi tanulási algoritmusokat a Google Cloudon.