Lees de Officiële Beschrijving

Waarom inschrijven voor postdoctoraal diploma in machinaal leren en kunstmatige intelligentie?

Kunstmatige intelligentie (AI) en machine learning-algoritmes transformeren systemen, ervaringen, processen en hele industrieën. Het is geen wonder dat bedrijfsleiders deze gegevensgestuurde technologieën zien als fundamenteel voor de toekomst - en dat beoefenaars die vloeiend zijn in beide gebieden veel vraag hebben.

Bij Columbia Engineering zijn we gefascineerd door hun potentieel om de wereld te veranderen en we hebben het Postgraduate Diploma in Machine Learning en Artificial Intelligence gecreëerd, in samenwerking met EMERITUS, om studenten te helpen de grondbeginselen van AI en machine learning te begrijpen en toe te passen. om complexe problemen uit de echte wereld op te lossen.

PRE-REQUISITES: De cursus vereist een niet-gegradueerde kennis van statistiek, (beschrijvende statistiek, regressie, steekproefverdelingen, hypothesetests, intervalschatting, enz.) Calculus, lineaire algebra (vectoren, matrices, derivaten) en waarschijnlijkheid.

U moet vertrouwd zijn met Python of een andere programmeertaal. Alle opdrachten / toepassingsprojecten worden gedaan met behulp van de programmeertaal Python met een of meer van de volgende pakketten: Panda's, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn, PyMC3, etc.

Je leerreis

Module 1: Applied Machine Learning

Leren onder toezicht

  • Regressie Maximale waarschijnlijkheid, Kleinste vierkanten, Regularisatie
  • Bayesiaanse methoden Bayes-regel, MAP-inferentie, actief leren
  • Fundamentele classificatie Algoritmen Dichtstbijzijnde buren, Perceptron, Logistische regressie
  • Verfijningen van classificatie kernelmethodes, Gauss-proces
  • Intermediate Classification Algorithms SVM, Trees, Forests and Boosting

Niet-gecontroleerd leren

  • Clusteringsmethoden K-middelen Clustering, EM, Gauss-mengsels
  • Aanbeveling Systems Collaborative Filtering, Topic Modelling, PCA
  • Sequentiële gegevensmodellen Markov en Hidden Markov-modellen, Kalman-filters
  • Associatie Analyse
  • Clusteringmethoden - II Modelvergelijkingen, analyseoverwegingen

Module 2: Toegepaste kunstmatige intelligentie

  • Inleiding tot kunstmatige intelligentie
  • Intelligente agenten en ongeïnformeerd zoeken
  • Heuristische zoekopdracht
  • Tegenstrijdige zoekacties en spellen
  • Constraint Satisfaction Problems
  • Reinforcement Learning
  • Logische agenten
  • AI-toepassingen: natuurlijke taalverwerking
  • AI-toepassingen en cursusoverzicht
  • Module 3: Capstone Project

Certificaat

Na succesvolle afronding van de cursus ontvangen de deelnemers een geverifieerd digitaal diploma van EMERITUS in samenwerking met Columbia Engineering Executive Education.

EMERITUS netwerkvoordelen

Na succesvolle afronding van dit programma neemt u deel aan een community van meer dan 7400 leerlingen op het EMERITUS-netwerk. Het EMERITUS-netwerk is uw platform om verbinding te maken met een wereldwijd netwerk van individuen. Voordelen van het EMERITUS-netwerk zijn onder andere:

  • Collegiale hulp
  • Wereldwijd netwerk met meer dan 400 CEO's, voorzitters, vicepresidenten, directeuren, oprichters en directeuren
  • Uitnodiging voor wereldwijde evenementen
  • Opstarthoek om te helpen verbinden, samen te werken, kapitaal aan te trekken, te investeren of talent te identificeren
  • Uitgebreide cursustoegang en
  • Toegang tot EMERITUS-groepen
Opleiding te volgen in:
Engels

Zie 6 andere vakken van Emeritus Institute of Management »

Laatst bijgewerkt op April 6, 2019
Deze cursus is Online
Begindatum
Juni 19, 2019
Duration
9 maanden
Voltijd
Prijs
3,000 USD
Te betalen in 2 gelijke termijnen Niet terugbetaalbare aanbetalingskosten: USD 50
Op locaties
Op datum
Begindatum
Juni 19, 2019
Einddatum
mrt 19, 2020
Aanmeldingslimiet

Juni 19, 2019

Location
Aanmeldingslimiet
Einddatum
mrt 19, 2020