Keystone logo
University of California, Irvine - Division of Continuing Education Masin- ja süvaõppe veebipõhine eriõppeprogramm
University of California, Irvine - Division of Continuing Education

Masin- ja süvaõppe veebipõhine eriõppeprogramm

USA Online, Ameerika Ühendriigid

9 Months

Inglise keel

Osakoormus

Request application deadline

Request earliest startdate

USD 4510 / per course *

Kaugõpe

* keskmine maksumus

Sissejuhatus

Ülevaade

Masinõpe ja loomuliku keele töötlemine määratlevad tehisintellekti praeguse taseme. Need tehnoloogiad, mis on andmekaeve ja andmeanalüüsi vorm, õpivad pidevalt pakutavast teabest. Nad tunnevad ära varjatud mustrid, mis pakuvad organisatsioonile sageli dramaatilisi konkurentsieeliseid suhteliselt madalate kuludega. Need tehnoloogiad parandavad oluliselt meie töö-, suhtlemis- ja eluviisi, et saavutada seninägematut tõhusust. Neid meetodeid rakendatakse paljudes tööstusharudes, sealhulgas müügis, turunduses, reklaamis, tervishoius, kriminaalõiguses, finantsklienditoes ja lahedates uutes tööstusharudes, nagu isejuhtivad autod ja ülitõhusad automatiseeritud kodud. Tänapäeval kasutavad organisatsioonid neid meetodeid mitte ainult oma põhitegevuse parandamiseks, vaid ka uute ärimudelite väljatöötamiseks.

Programmi eelised

  • Õppige tööstuse ekspertidelt, kuidas rakendada masina- ja süvaõppe kunsti ja teadust, et anda uusi teadmisi ja parandada oma ettevõtte konkurentsivõimet
  • Selgitage, millised probleemid sobivad kõige paremini masinõppeks ja millised sügavaks õppimiseks
  • Mõista ja rakendada masin- ja süvaõppe tarkvaratööriistu, mida tööstuses äriprobleemide lahendamiseks kasutatakse
  • Selgitage erinevaid õppealgoritme ja nende rakendamist, et mõista erinevusi järelevalveta, pooljärelevalvega, juhendatud ja tugevdamisprotsesside vahel
  • Õppige metoodikaid ja tööriistu algoritmide rakendamiseks, kasutades laias valikus reaalseid andmetüüpe, sealhulgas struktureeritud ja struktureerimata teksti, videot ja sise- või välisallikatest pärit pilte (nt kraabitud veebiandmed) ja hinnata nende toimivust
  • Tehke kindlaks seotud tarkvara tööriistakomplektid, mida kaaluda, ja kuidas neid olemasolevatesse andmetöövoogudesse integreerida
  • Kasutage masinõppealgoritmide kujundamiseks põhilisi ehitusplokke, üldpõhimõtteid ja pilvetehnoloogiaid, nagu Amazon Web Services (AWS).
  • Õppige loomuliku keele töötlemise (NLP) tööriistu ja tehnikaid ning selle kasutamist inimeste loodud sisu analüüsimisel
  • Närvivõrkude ja süvaõppe tööriistade abil saate aru levinud lõksudest ja väljakutsetest
  • Saate aru, millist riistvara või virtuaalseid masinaid on sügavaks õppimiseks vaja
  • Selgitage masin- ja süvaõppe erinevust traditsioonilistest statistilise andmeanalüüsi tehnikatest

Õppekava

Ideaalsed õpilased

Aktuaalset

Kooli kohta

Küsimused