項目的滿意度
計劃完成率
4個月|在線輔導
QS商業分析排名，2022年
所有證書映像僅用於說明目的。大學可酌情更改實際證書。
H. Timothy (Tim) Harkins百年教授，研究與分析中心主任
碩士、博士:斯坦福大學
如有任何關於該計劃的反饋和查詢，請聯係我們MSB-AIML@mccombs.utexas.edu
我們的課程經過精心設計，為您提供所需要的廣度和深度，使您能夠做出更明智的商業決策，領導AI團隊，並為您的組織設計AI戰略。因此，它涵蓋了最業務相關的技術和多樣化的行業應用程序，使您成為ai授權的領導者。
把這當做一門基礎課程。我們相信建立強大的基礎，這個模塊被設計為一個刷新人工智能。我們將帶你了解一些關於人工智能的專業術語、術語和新聞。第一個模塊完全關注通過給定的數據來理解AI。由於數據是實現人工智能的主要來源，您將獲得關於數據的見解，並了解如何執行人工智能操作。
在第一個模塊的第一周，你將了解人工智能的業務。到周末的時候，你會獲得不同的觀點，並逐漸熱身。歡迎來到職業2.0
讓我們用這個子模塊回到基礎上，你將獲得對AI的基本理解和當今行業中常用的關鍵詞。
本模塊將幫助您了解人工智能的重要性。你會明白人工智能是如何在金融服務、製藥和客戶體驗等多個行業出現爆炸式增長的。
在這個子模塊中，您將了解人工智能的幾個商業應用及其局限性。
讓我們加快速度，好嗎?現在你將學習構建AI項目所涉及的技術和方法。
你將學會從不同的角度欣賞人工智能，比如成本效益。作為AI領域的領導者，你需要了解相關指標。在這個子模塊中，您將學習計算投資回報所涉及的幾種方法和技術。
這門課最讓人期待的部分已經到了。你的第一個案例研究已經在這裏了。你還將參加由專家指導的案例研究課程。恭喜你完成了第一周的工作。
數據可視化是人工智能項目經理和人工智能領導者需要追求的一項重要技術。數據可視化是指用圖形格式表示數據的工具和技術。您將在領導人工智能項目的這個特定子模塊中學習數據可視化技術。在本課程結束時，您將能夠理解KNIME Studio的工作，現在也將熟悉各種形式的數據及其可視化表示。這個模塊非常有趣，你會喜歡學習新的工具。
因為數據是人工智能的主要來源，你會了解數據。
在這個子模塊中，您將學習數字數據和文本數據。
你將掌握圖表和網絡所涉及的方法和技術。
時間序列數據是對特定對象在不同時間間隔內的觀察的集合。
在這個子模塊中，您將了解不同類型的數據對象。
虛擬指標在人工智能應用中得到了不可思議的應用，它們對任何業務都有很大的貢獻。
通過使用KNIME，您將對雲平台有一個基本的了解。
您將掌握KNIME來可視化數據。
您還將學習使用KNIME進行數據操作。
在本模塊中，您將參與一個項目並參與案例分析，以增強您的理解能力。
監督學習是一種使用標記訓練數據集將輸入映射到輸出的機器學習。在本模塊中，你將掌握監督學習的概念。又一個星期已經過去了!你現在已經開始理解人工智能的真正變革性了。如果你落後了，或者時間不夠用，一定要聯係你的項目顧問和導師。
本周，你將接觸到一些數學模型，如回歸，並學習更多關於統計和數字的知識。仔細觀察並提問，因為這個模塊對接下來的內容非常重要。作為AIML領導者，您將經常在數據報告中聽到這些術語。回歸利用數學方法，幫助人工智能專業人員預測準確的結果，並考慮一個或多個預測變量的值做出明智的決定。通過領導人工智能課程的這個模塊，您將掌握幾種回歸技術。以下是你將在本模塊中學到的各種概念。
您將獲得對回歸的基本理解。
線性回歸是指在給定一組輸入輸出特征為數值的訓練示例的情況下，對一組輸入輸出對實現線性函數。
多元回歸是一種使用多個結果變量對單個回歸模型進行評估的過程。
分類變量是人工智能的一種統計方法。你會在這個模塊中學到。
解碼均方根誤差和平均絕對誤差。
評估線性回歸在人工智能中的優缺點。
讓我們在實驗室裏把這些技能付諸行動。您將使用KNIME參與實際操作的實驗室會議。
每周以一個案例研究結束，以幫助您整理所有的想法。你將參加由專家指導的案例研究課程。我們建議你盡可能多問問題，不要有疑問。
現在您將完成程序的三分之一。到這個時候，你已經掌握了基礎知識，可以理解發生了什麼。打起精神來，我們要全速前進了。使用KNIME享受您的動手實驗課程。
機器學習中的分類是指確定給定問題的類別。您將在商業領袖AI課程的這個特定子模塊中掌握一些分類技術。作為AI領域的領導者，你需要理解和評估商業模式。我們將帶您通過其中的一些來幫助您建立您自己的!
你會對分類有一個基本的了解。
線性回歸用於預測連續的結果，並且在連續的範圍內具有恒定的斜率。
在本模塊中，您將學習如何設置閾值。
在本模塊中，您將掌握一些性能度量，如精度和召回率。
最重要的會議之一。您將學習幾種計算機器學習模型精度的技術。
使用KNIME享受您的動手實驗課程。
到這個時候，您會和我們一樣對案例研究感到興奮。這些案例研究為理解現實生活場景和行業提供了一個獨特的機會。
程序已經完成了三分之一。為自己感到驕傲。本周將討論領導決策、文件和管理概念。是時候喚醒商業頭腦了。
本模塊著重於為AI項目構建概念驗證(PoC)。以下是你將在本模塊中學到的各種概念。
本模塊著重於為AI項目構建概念驗證(PoC)。
在第2步中，您將很快掌握推導解所使用的技術。
了解市場潛力是至關重要的一步，我們將幫助您確定各種途徑。
在本模塊中學習如何對項目進行SWOT分析。
在這個子模塊中，您將了解如何評估構建AI項目所需的數據和人員。
產品開發路線圖定義了在輸出交付過程中所包含的建議工作和事件的摘要。
安裝完成後是擴展。有了這個模塊，您將掌握用於擴展AI計劃的技術。
在本模塊中，您將掌握人工智能技術及其與其他領域的相關性。
在這個子模塊中，您將掌握識別AI用例的幾種技術。
在這個獎勵模塊中，你將掌握一些偉大的技術和竅門用於構建一個成功的AI產品。
在本模塊中，除了5個案例研究外，您還將完成一個項目並參與3個實踐實驗環節，以增強您的理解能力。
神經網絡和集成技術幫助您在商業管理中使用人工智能的有效應用。神經網絡通常是應用程序的核心，作為項目經理或領導者，您需要了解一些重要的概念。
神經網絡是受生物神經網絡的啟發而開發的一係列算法，旨在模仿人類大腦執行快速動作。以下是你將在人工智能課程的這個模塊中學到的各種概念。
在這個子模塊中，您將獲得對神經網絡的基本理解。
激活函數應用於人工神經元，以傳遞考慮給定輸入的輸出。
在這個子模塊中，您將學習前饋神經網絡的技術。
在這個子模塊中，你將學習神經網絡的拓撲結構。
在這個子模塊中，你將學習神經網絡的誤差和損失函數。
在這個子模塊中，你將學習訓練神經網絡。
在這個子模塊中，您將學習一些用於優化神經網絡的技術。
您將使用KNIME參與動手的實驗室課程，並獲得動手的專業知識。
您現在幾乎已經完成了程序的一半，而且速度已經加快了。你現在要處理的是詳細的概念和更實際的學習。應用集成技術獲得了比使用任何其他學習算法獲得的模型更強的預測性能。
以下是您將在商業領袖AI課程的這個模塊中學習的集成技術的各種概念。
決策樹用於分析模型，因為它們促進了有效的決策。
CART算法被設計成一係列問題，這些問題的答案定義了下一個問題(如果存在的話)是什麼。
對博弈樹的每個注進行修剪，便於計算出正確的極大極小決策。
在這個子模塊中，您將學習一些集成技術。
隨機森林是一組用於分類、回歸等的決策樹。隨機森林是集成學習方法。
您還將獲得與KNIME一起工作的實踐經驗。
您還將參與由專家指導的有趣的案例研究。
在整個模塊中，您將完成一個項目和3個實際操作的實驗環節，幫助您在所學的工具和技術上獲得實際操作的專業知識。你的導師和項目經理就在你身邊，確保你繼續前進
無監督學習應用於發現模式或分組數據點，無需人工幹預。無監督學習用於分析和聚類未標記的數據集。
聚類是一種用於對一組數據點進行分組並進行相應分類的技術。
集群是一個你經常在人工智能中聽到的術語，讓我們來解碼它。
您將學習不同類型的集群技術。
K聚類是一種無監督算法，用於將每個數據點分配到考慮指定特征的K組中的任何一組。
在這個子模塊中，您將學習聚類技術的幾個應用程序。
在這個子模塊中，您將了解集群的優點和缺點。
在這個子模塊中，您將學習可視化分析所涉及的技術。
您將使用KNIME參與實際操作的實驗室會議。
管理人員AI項目的這個模塊專注於教授用於建立AI團隊和推動AI文化的工具和技術。本模塊幫助您規範人工智能在管理中的有效應用。你會發現這個模塊非常有用和有趣，因為它討論了管理概念和領導力。以下是您將在本模塊中學習的各種概念-管理AI。
在這個子模塊中，您將了解服務和產品公司，以及它們之間的區別等等。
在這個子模塊中，您將學習構建AI團隊的規範。
您將了解集中式和分布式AI團隊之間的區別。
你將掌握保持團隊積極性的技術。
在這個子模塊中，您將學習處理來自高級管理人員的阻力的技巧。
你還將獲得用於指導AI團隊中的其他人的知識。
在這個子模塊中，您將學習管理各種AI項目組合的技術。
在這個子模塊中，您將學習在擴展AI團隊中使用的技術。
作為人工智能最常見的應用之一，我們強烈建議你認真對待推薦係統。所有領域的大多數項目都使用推薦係統來研究用戶過去的行為，並根據他們的偏好提出最準確的推薦。這些建議增強了用戶體驗。以下是你將在本模塊中學到的各種推薦係統的概念。
您將對推薦係統有一個基本的了解。
您將了解基於內容的推薦過濾技術。
您將學習基於協作的推薦過濾技術。
相似性度量定義了量化兩個對象之間相似性的實值函數。
你還將參加由專家指導的案例研究課程。
混合係統結合了神經網絡和人工智能來檢測給定數據集中的模式。它們被迅速用於解決深度學習的問題。
在這個子模塊中，您將獲得關於KNIME的專業知識。
你還將參加一個由專家指導的案例研究課程，比如Netflix和Amazon，它們使用推薦係統來提高客戶滿意度。
在整個模塊中，除了進行案例研究，您還將進行一個項目和3手實驗室。
當我們的節目接近尾聲時，我們將帶您走向機器學習中最重要的子集之一——深度學習。深度學習係統模仿人類大腦的行為。神經元的結構靈感來自於人腦的神經元。
自然語言處理使用計算語言學來開發使用波動結構的語言運行的現實應用程序。NLP處理的是訓練一個係統學習和理解一門語言。以下是你將在本模塊中學到的NLP的各種概念。
您將對自然語言處理有一個基本的了解。
在這個子模塊中，您將了解在NLP中執行的不同任務。
在這個子模塊中，您將學習如何解決各種NLP問題。
你將學習文本提取和網頁抓取的技術。
您將學習如何構建NLP模型。
你還將參與一個關於情感分析的案例研究。
您將使用AWS參加實際操作的實驗室會議。
你還將參加由專家指導的案例研究課程。
計算機視覺是人工智能的一個發展趨勢。計算機視覺是一種訓練係統處理圖像數據的技術。在這個子模塊中，您將學習如何使用神經網絡對圖像進行分類。
你會對計算機視覺有一個基本的了解。
你將學習幾種類型的簡曆問題和解決它們的技巧。
在計算機視覺中，像素是指分配給圖像上一個特定點的數值。
你們將學習計算機如何通過計算機視覺看到圖像。
你會對3D圖像的CV有一個深入的了解。
在計算機視覺中，分辨率是指顯示器顯示器中存在的像素的數量。分辨率是指顯示器中圖像的清晰度。
卷積神經網絡中的卷積層編譯輸入圖像中特征的行為，池化層提供對未來地圖進行下采樣的訪問。
卷積神經網絡深度學習算法，由接收輸入的神經元組成，這些輸入為給定圖像的每個對象分配重要性，並相互區分。
您將使用AWS參加實際操作的實驗室會議。
你還將參加由專家指導的案例研究課程。
在整個模塊中，您將完成一個項目和3個動手實驗室，此外還將完成跨越不同行業和領域的9個案例研究
到這個時候，你將精通人工智能和機器學習。你將能夠從不同的角度欣賞它，因此準備好承擔AI從業者、項目經理或領導者的角色。這個模塊將總結所有的項目設置和安裝。你已經跑到了比賽的終點。
遷移學習是一種機器學習研究應用，它專注於存儲在解決給定問題時獲得的見解。
您將深入了解遷移學習的功能。
在這個子模塊中，您將了解遷移學習的各種應用，它的優點和缺點。
AI和ML需要處理大量的不平衡數據。在這個子模塊中，您將學習一些用於處理不平衡數據的技術。您將了解數據增強的過程。
數據增強是一種策略，它使人工智能專業人員能夠增強現有或可用數據的多樣性，用於訓練模型，而不需要收集新的數據。在這個子模塊中，您將學習不同類型的數據增強類型。
在這個子模塊中，您將學習用於部署機器學習模型的技術和方法。
在這個子模塊中，您將掌握幾種訓練技術和方法的模式。
序列化是人工智能中應用的一種技術，用於將對象轉換為可存儲在文件中的結構化格式。
在這個子模塊中，您將掌握模型監測和重新校準的幾種技術。
在整個模塊中，您將完成一個項目，有助於增強您對所學概念的理解。
這個子模塊旨在幫助你部署你的AI基礎項目和監督一個成功的實施。現在，您將對AI項目及其從開始到部署的各個階段有一個適當的概述
候選人在一個頂點項目上工作，這被認為是他們學習旅程的基石。頂點項目包括在整個課程中掌握的所有人工智能工具和技術。頂點工程要求嚴格應用人工智能的所有工具。
成功完成課程後，候選人將獲得著名的德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書。
該課程遵循“邊做邊學”的教學方法，通過多個項目和最終的Capstone項目，為您提供應用您的技能和知識來解決現實世界的商業問題的機會。
項目
完成
域
向人工智能和機器學習領域的領先院士和來自頂級機構的多位有經驗的行業從業者學習。
向人工智能和機器學習領域的領先院士和來自頂級機構的多位有經驗的行業從業者學習。
教授
行業顧問
獲獎教師
研究與分析中心
斯坦福大學博士
數據科學與架構
商業谘詢交付
數據科學
通過一個結合了著名院士的錄音講座和與行業專家的現場會議的項目，了解人工智能的商業影響，以建立人工智能的實際基礎。從實踐培訓、個人支持和社交機會中受益，為成功做好準備。
該項目以其獨特的錄像、現場學習會議、實踐培訓和廣泛的項目支持相結合而著稱。
建立你的ai專業知識
獲得真實的見解
量身定製的學習經驗
AI for Leaders是一門密集的在線課程，麵向想要:
利用人工智能製定有效的商業策略並做出明智的決策。
理解人工智能對商業的可能性和影響
高效地建立和領導強大的AI和數據科學團隊
識別利用人工智能開發智能產品的未來商業機會
(服務需經PayPal信用審批)
證書
考生可以通過銀行轉賬和信用卡/借記卡支付學費。此外，還有靈活的支付方式可供選擇。詳情請與我們聯係。
通過填寫在線申請表進行注冊。
一個小組將審查你的申請，以確定你是否適合該項目。
如果被選中，您將收到即將入學的學生的錄取通知。交了錢就能保住座位。
12th2022年3月
不，PGP-AIFL是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線專業證書課程。beplay2018官网由於這不是大學提供的學位/全日製課程，因此，大學沒有該課程的成績表或成績單。你將在每個評估中獲得分數以測試你的理解能力，並在每個模塊中獲得分數以確定你獲得證書的資格。
在成功完成該課程後，即在完成所有符合證書資格的模塊後，您將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院的證書。
每周包括約2-3小時的錄音講座，以及每周末額外的2小時實時虛擬課堂/行業導師會議，包括實際應用和解決問題的實踐。該項目還包括每周大約一個小時的練習或評估。此外，根據你的背景，你應該每周花2到4個小時自學和練習。所以，這相當於每周投入8-10小時的時間。
領導人工智能的研究生項目適合那些想要使用數據和人工智能的知識來做出明智的戰略商業決策的商業領袖。該程序非常適合那些希望在日常決策中利用人工智能的非技術商業專業人士。相關檔案包括產品經理、總監、品類經理、cxo、交付經理、產品經理、高級經理和團隊領導，他們想要提升自己的技能。
如果你正在尋找一個技術項目來獲得人工智能和機器學習技能，你可以考慮人工智能與機器學習專業研究生課程也是UT Austin的作品。
我們接受企業讚助，並可以協助您的過程。如需更多信息，請寫信給我們aifl.utaustin@mygreatlearning.com
請注意，提交入學費用並不構成注冊，並將適用以下取消罰款。如果您無法參加您的課程，請查看我們的退出和退款政策如下。
1.在課程開始前4周以上收到的退學申請，須繳付相當於入學費用25%的取消費
2.在課程開始前不到4周但超過2周收到的退學申請，須繳付相當於入學費用50%的取消費
3.在課程開始前不到兩周收到的退學申請，須繳付相當於入學費用100%的取消費
4.課程開始後，所有費用概不退還
必須以書麵形式向項目辦公室提出取消申請。
請填寫表格，項目顧問會聯係您。你也可以通過aifl.utaustin@mygreatlearning.com或+1 512 647 2647
在我們的宣傳冊上查看課程和費用細節
謝謝你聯係我們。您可以在一個工作日內收到我們的答複。
pgp -領袖人工智能課程代表了商業領袖和管理者的工作經驗、行業和地域的多樣化組合，保證了真正的全球和折衷的學習體驗。
人工智能是最熱門的技術領域之一。在未來幾年，所有領域的業務都將受到深遠的影響。作為一名商業領袖，緊跟所有技術變革的步伐，並利用它們來發展你的業務是很重要的。這就是領導者人工智能的作用所在。本課程主要麵向剛接觸人工智能概念並希望了解人工智能在商業中的背景及其基本工具和技術的所有商業領袖。
了解未來的組織將如何受益是極其重要的，應用和構建人工智能和它的技術。
要在業務中有效地使用人工智能，就需要大塊不同形式的數據。
與團隊中現有的技術技術相比，需要更多的計算能力和存儲能力，以及一些額外的技能。
你將會發現通過你的係統獲得的大量數據來使用AI技術的各種方法。
隨著數據和AI技術使用的增加，賺錢和成長的機會也會增加。
擁有使用AI技術的權利，作為一個大型團隊的業務領導者，業務將實現增長和改進。您掌握與人工智能相關的任務，了解其工具和技術。
作為一個商業領導者，你將決定組織如何應對機遇和風險，並幫助團隊在AI領域取得成功。
你可能會發現自己在與挑戰鬥爭，麵對與AI技術相關的困境，以及它的影響，隻是為了跟上步伐。
人工智能如何優於人類?
了解業務是一回事，但領導所有與人工智能相關的業務問題是另一回事。一個人需要記住一個關鍵因素，那就是把完全的認知能力帶入全局，這基本上幫助領導者進行推理、解決複雜問題、計劃和思考。人工智能也被認為是所有這些，甚至更多。它是對認知能力的衡量，當機器顯示這種能力時，被稱為人工智能。
我們如何構建一個人工智能係統?這是一個合理的問題，也是許多人在日常生活中采用人工智能時所麵臨的問題。使用和理解AI的基本認知操作、必要條件、形式語言等是什麼?
人工智能係統應該像人類的思維一樣行動。它能理解複雜的現實世界問題，從過去的經驗中學習，了解數據，並得出結論，用自然語言交談，還有很多像人類一樣的能力。
人工智能的創造主要有四種方式:人性地思考、理性地思考、人性地行動、理性地行動。知識、推理、語言理解和學習是人工智能技術的主要組成部分。
理性思考是整個技術的重要組成部分。它應該知道什麼是正確的事情。例如，如果我們談論自動駕駛汽車，通常很難理解它是如何區分一棵樹還是一位老婦人的，這就需要理性思考了。
人工智能的目標非常明確。它應該是相似的人類的智慧通過它的專家係統，並在未來超越人類水平的智能。讓我們看看人工智能的其他方麵是如何工作的。
機器學習是人工智能技術中複雜而重要的一部分。這是一種算法，它可以幫助應用程序在所有計算中變得智能和準確，還可以在不進行任何主要編程的情況下預測結果。機器在算法樣本和過去結果的幫助下學習。
下麵是一些機器學習模型:
監督學習:主要可以分為分類和預測兩大類算法。例如，線性和邏輯回歸、神經網絡、多類分類、支持向量機等等。
無監督學習:機器學習技術的這一部分基本上幫助在不使用任何標簽的情況下找到數據中的正確模式。一些無監督學習方法的例子是自動編碼器，聚類分析等。
強化學習:這種強化學習的方法就是判斷一個特定的情況，然後針對它采取適當的行動。眾所周知，在任何情況下，預期結果的回報都是最大化的。它使用訓練數據集來執行任務，但如果沒有數據集，它就會從過去的經驗中學習。
這隻是故事的一方麵，另一方麵，深度學習是機器學習工具和技術的一個更廣泛的家族，它基於人工神經網絡。一些常見的深度學習算法是CNN, RNN，圖像識別等。深度學習的這些技術在智能係統的運行中是極其關鍵的，與使用其他人工智能技術相比，它們被用於提高整體性能。
如今，在眾多在線課程的幫助下，有很多方法可以提高自己的技能。每門課程都有自己的獨特性，但學習者仍然很難找到一門課程，可以幫助他們提高在人工智能和機器學習領域的技能，並將他們的知識轉化為非常有形的東西，讓他們有能力成為AI/ML業務的領導者。
為了幫助商業領袖了解人工智能技術的基礎知識，以幫助解決係統中與人工智能相關的問題，德克薩斯大學奧斯汀分校與Great Learning合作，提出了一個領導者人工智能的研究生項目。beplay2018官网本課程旨在根據您的時間和節奏提供學術嚴謹。它讓你無需從日常工作和個人生活中抽出時間，就能學習成為一名配備人工智能的商業領袖。這門在線課程的設計方式是，像全日製課程一樣，最大限度地提供來自行業專家的學習支持和同行互動。
在這個項目中，您將獲得全麵的課程，包括在AIML行業中全球使用的工具和技術以及實際的學習經驗。這個在線學習旅程的結構是為了讓您在整個課程中保持正確的軌道，因為您可以不斷地學習，並與您的導師實現每周的裏程碑，並從他們的行業經驗中獲得盡可能多的知識。
德克薩斯大學奧斯汀分校的這一課程遵循“邊做邊學”的教學方法，允許你實時應用你所有的技能和知識，也讓你有機會通過導師每周指導的會議、實踐項目、小測驗等與導師互動。所有這些步驟使您能夠理解人工智能的概念，並使用數據來構建您的投資組合，為您的職業生涯中即將到來的機會。
這一在線項目使每一位經理、領導或業務人員都能運用自己的技能和就業市場洞察力，通過人工智能技術的實踐學習，找到更好的機會或發展自己的團隊。這一切都得到了德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院的信譽、全球優勢和學術領導地位的支持。
AI for Leaders是一個密集的在線課程，麵向想要:
了解足夠的人工智能，能夠做出重要的選擇和決定
培養在AI中識別範圍和管理項目的能力
向外部和內部客戶和涉眾交付變革性項目
通過AI項目的生命周期管理技術團隊
在“技術棧”和產品之間做出適當的選擇
領導新進入AI世界的組織開發支持AI的產品和服務
來自以下職位的任何專業人員都有資格注冊參加該項目:產品經理，業務主管，交付經理，客戶經理，團隊領導，工程經理，數據科學顧問，市場營銷經理，研發經理，以及更多。這個課程讓你了解人工智能的力量，並利用它為客戶構建產品和服務。該課程旨在通過案例研究和現實問題幫助您專注於技術的應用。它涵蓋了人工智能和機器學習的所有概念，讓你在不深入技術信息的情況下有一個清晰的理解。
毫無疑問，人工智能的影響力已經在全球範圍內穩步擴展，這自然就產生了對AI專業人員的巨大需求。這種需求主要集中於實現特定的業務成果，以及為全球所有合格的AI專業人員提供的機會。以正確的方式使用新興AI專業人員，以最好的方式利用他們的生產力，在所有領域發展業務，這真的很重要。因此，現在對具備人工智能的企業領袖的需求也非常大。
現在是時候了，我們接受人工智能不再是下一個大事件，因為它已經被企業利用來製造高科技產品和服務，並最大化地向使用人工智能的客戶提供最好的服務人工智能技術．盡管任何使用AI的企業的成功都要歸功於其背後的領導，從而理解AIML的概念，但它的能力和限製對於當今的企業領導來說是極其重要的，以改造他們的係統。
我們的在線領導者人工智能研究生課程是一個為期4個月的密集在線課程，麵向想要使用數據和人工智能知識做出明智的戰略商業決策的領導者。它適用於各種商業專業人士，無論是否精通技術，誰希望學習人工智能的力量在他們的日常決策和發展他們的業務的旅程。產品經理、總監、品類經理、cxo、交付經理、高級經理、團隊領導等都可以使用它，他們想要提高技能，利用他們的知識來發展他們的業務和團隊。
該項目基於綜合課程，重點是概念性的和基於現實案例的方法，最終有助於在與AI相關的場景中做出明智的業務決策，也有助於改善業務結果。其主要優點如下:
與行業專家的指導學習會議
不需要編碼經驗的項目
建立行業環境的真實案例研究
領域理解加上技術覆蓋
德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書
以鞏固您的學習
在本課程中，您將通過案例研究、實踐項目和對AI概念的全麵理解來學習。該課程以在線形式提供，內容有錄音，並有指導的學習課程，為您提供全程支持，以消除您的疑慮，並獲得行業知識。
4個月的項目
8個指導學習課程
4工業會議
5個動手項目+ 1個頂點項目
通過我們的PGP-AIFL在線課程，您可以獲得實際操作的培訓體驗和基於實踐的學習，主要幫助您最大限度地利用人工智能和機器學習的概念來解決與業務相關的問題。我們的專有學習管理係統(LMS)，奧林巴斯，支持學習者在項目的每個階段的測驗和測試，以確保您擁有完整的AI技術及其含義的知識。一旦你注冊了這個項目，你會得到很多驚人的好處，比如同行互動，與行業專家建立聯係等等。以下是參加我們領導AI在線課程的一些好處:
靈活性靈活性是最大的優勢之一，因為學習者可以按照自己的節奏靈活地學習。奧林巴斯的學習管理係統(LMS)提供訪問視頻講座和指導會議。學習者可以通過一次登錄觀看錯過的課程，並根據自己的方便在論壇上進行討論。它可以通過任何地點的任何設備使用，沒有任何限製。德克薩斯大學奧斯汀分校的人工智能領袖PG課程將幫助您在人工智能領域建立大量的工作和一個行業準備好的投資組合，而不必辭職或阻礙您的工作或個人生活平衡。
價格適宜的:由德克薩斯大學奧斯汀分校與Great Learning合作提供的“領導者人工智能”在線認證課程非常符合您的所有需求。beplay2018官网簡單的支付選項使學習者或專業人士注冊課程和投資一個光明和更好的未來非常方便。
評價體係:本在線課程的結構是根據您的學習進度，對您的技能進行全麵評估，並在周末由行業領袖進行現場指導，讓您有自己的時間。這是一個完美的計劃，為在職的專業人士，誰想提高技能，並在目前的組織或尋找更好的機會在未來。評估係統允許你在每周測試和測試的幫助下朝著進步努力，這將評估你對現實世界AI的理解。它也會根據你的項目來評估你的表現，至少要達到60%的分數，你才能完成課程並獲得PGP領導人工智能在線認證。一旦學習者成功完成課程，他們將直接獲得德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書。
Great Learning之所以成為為領導者提供人工智能在線輔導課程的最佳平台，不僅有一個因素，還有很多其他因素。beplay2018官网它以錄製視頻講座的形式提供最好的教學技術，德克薩斯大學奧斯汀分校的教師和全球經驗豐富的行業領袖提供現場指導會議，這對所有人來說都是一次令人驚歎的學習體驗。有專門的項目經理，在整個項目過程中協助學術和非學術查詢;該項目還提供個性化的1:1職業指導和麵試準備，開啟職業機會。在AIFL的研究生項目中，學習人工智能在神經網絡、計算機視覺和NLP等領域的應用，並利用它們幫助您的團隊和組織在該領域取得卓越成就。
1項目
1案例研究
3實踐
