在人工智能和機器學習:PG項目業務應用程序
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對於任何反饋與查詢相關的項目,請聯係我們MSB-AIML@mccombs.utexas.edu
基金會
基礎模塊由兩個課程,我們得到我們的手髒Python編程語言的人工智能和機器學習和統計學習、正麵。這兩個課程設置基礎人工智能和機器學習在線課程,以便我們順利通過剩下的旅程以最小的障礙。歡迎來到這個項目。
- 介紹編程
- 介紹了Python
- 創建你的第一個程序數據結構、循環和函數
- 最終的評估
專業人士尋求upskill在人工智能和機器學習沒有任何編程經驗,這個訓練營是專注於幫助你掌握所需的基礎開始。與一個堅實的基礎,你的學習旅程在人工智能和ML將更具流線型。
了解到計算機編程的世界和不同的硬件組件機影響性能的數據模型和處理
學習基本的Python來加強你的編程基礎。這個模塊包括介紹變量,數據類型,在Python中打印,輸入和輸出語句。它被設計以這樣一種方式,你可以立刻開始解決數據分析問題
了解循環和函數都寫在Python和杠杆。這個模塊還將帶你通過已有的功能在Python中,以及它們如何被利用來解決數據的挑戰。這個基本的編程知識,你將能夠設計和用Python編寫你的第一個程序。
這個模塊允許你展示的能力利用Python編程求解通過實踐評估數據科學與數據分析問題
3測試
1項目- 介紹了Python
- NumPy,熊貓
- 探索性數據分析
- Matplotlib, Seaborn
3測試1項目
6案例研究Python是一種基本的編程語言工具的AI &毫升專業。在本課程中,您將學習Python的要點及其包數據分析和計算,包括NumPy SciPy,大熊貓,Seaborn Matplotlib。
6案例研究Python是一種廣泛使用的高級編程語言,解釋有一個簡單的、易於掌握的語法強調代碼可讀性。
該模塊將教你如何使用Python語法來執行你的第一個代碼使用Python基礎至關重要。
NumPy是科學計算的Python包像使用數組,如多維數組對象,派生的對象(如蒙麵數組和矩陣),等。大熊貓是一種快速、強大、靈活、簡單易用的開源庫在Python中分析和操作數據。
這個模塊將會給你一個深刻的理解使用熊貓和NumPy探索數據集。
探索性數據分析,或者EDA,本質上是一種統計學家的故事。它可以讓我們發現模式和見解,經常用視覺方法,在數據。
該模塊將給你一個深刻的洞察EDA在Python和可視化工具。
Matplotlib靜態庫來創建動畫、交互式可視化,而Seaborn圖書館在Python中是一個基於Matplotlib數據可視化。
這個模塊將會給你一個深刻的理解探索數據集使用Matplotlib和Seaborn。
3測試1項目- 描述性統計
- 推論統計
- 概率和條件概率
- 假設檢驗
- 卡方檢驗和方差分析
3測試1項目統計學習是應用統計學的一個分支,涉及機器學習,強調統計模型和評估的不確定性。本課程在統計工作作為人工智能和機器學習的基礎概念學習在這個AI毫升PG程序。
這項研究的數據分析,描述和總結大量的數據集稱為描述性分析。它可以是一個樣本地區的人口或標誌著通過50名學生。
這個模塊將幫助您了解描述性統計在Python中AI毫升。
推論統計可以幫助你如何使用數據估算和評估理論。你就會知道如何使用推論統計使用Python。
概率是一個數學工具用於研究隨機性,像在隨機事件發生的可能性的實驗。條件概率是事件發生的可能性提供了其他一些事件也發生了。
在這個模塊中,您將了解概率和條件概率在Python中AI毫升。
假設檢驗是一種必要的統計學習過程做實驗的基礎上,觀察/調查數據。
您將學習假設檢驗在這個模塊用於人工智能和毫升。
卡方檢驗是統計假設檢驗方法,在那裏你可以衡量一個模型比較實際觀察/調查數據。
也稱為方差分析,方差分析的統計方法用於人工智能和毫升。你可以觀察到方差數據分割成無數為額外的分析和測試組件使用方差分析。
該模塊將教你如何識別之間的顯著差異的兩個或兩個以上的組。
機器學習
下一個模塊是機器學習在線課程,你將學習機器學習技術和算法廣泛應用於經典毫升每個類別。
2測試1項目- 介紹機器學習
- 線性回歸
- 邏輯回歸
- 模型評價
2測試1項目4案例研究監督機器學習的目的是建立一個模型,使預測基於證據的不確定性。在本課程中,您將了解監督學習算法的線性回歸和邏輯回歸。
4案例研究機器學習是人工智能(AI)的一個子集,而構建的應用程序從數據並自動提高他們的性能和準確性沒有編程經驗。
該模塊將教會你所有你需要知道的關於介紹機器學習。
線性回歸是一個最受歡迎的監督ML算法用於預測分析,導致產生最好的結果。您可以使用這種技術來假設一個線性獨立變量和因變量之間的關係。
你將會覆蓋所有線性回歸的概念在這個模塊。
邏輯回歸也是最受歡迎的監督ML算法,如線性回歸。這是一個簡單的分類算法可以預測分類因變量與自變量的援助。
你將覆蓋所有邏輯回歸的概念在這個模塊。
該模塊將教你如何評估性能的機器學習模型的幫助下模型評價指標。
2測試1項目- 決策樹
- 隨機森林
- 整體方法——裝袋,增加和疊加
2測試1項目4案例研究整體方法有助於提高機器學習模型的預測性能。在這個機器學習在線課程中,您將了解不同合奏幾個機器學習技術方法,結合成一個預測模型,以降低方差、偏差或改善預測。
4案例研究決策樹是一個監督ML算法,用於分類和回歸問題。這是一個層次結構,內部節點表示數據集的特性,分支機構代表決策規則,每個葉節點表示結果。
隨機森林是一個流行的監督ML算法。顧名思義,它由幾個決策樹提供的幾個數據集的子集。之後,它計算的平均水平提高數據集的預測精度。
在這個模塊中,您將學習一些必不可少的搭配方法,如裝袋,提振,疊加,可以提高機器學習算法的穩定性和準確性,轉換成健壯的分類等。
模型選擇和調優
2測試1項目- 工程特性
- 采樣和擊殺,正規化
- 流水線
- 模型性能的措施
2測試1項目4案例研究建模是一個迭代的過程。采用特征工程技術以及小心模型選擇鍛煉,有助於改善模型。進一步優化模型是重要的一步到達最好的結果。這個模塊的機器學習在線課程談論相同的步驟和過程。
4案例研究功能的過程工程是將數據從原始狀態轉換為狀態,使其成為適合造型。
您將學習一些特性工程所涉及的步驟在這個模塊。
抽樣過程檢索基於人口統計信息。殺代表合成少數過采樣技術,它可以幫助你增加你的數據集的總情況下以平衡的方式。
正規化是用來修改您的ML模型來防止過度擬合和創建一個最佳的解決方案。
這個模塊將會給你一個深刻的理解使用流水線自動化您的ML工作流。
該模塊將教你如何優化性能的機器學習模型的幫助下模型評價指標。
2測試1項目- k - means聚類
- 分層聚類
2測試1項目4案例研究無監督學習中發現隱藏的模式或內在結構數據。在這個機器學習在線課程中,您將了解常用的集群技術如k - means聚類和層次聚類和降維技術和主成分分析。
4案例研究k - means聚類是一種流行的無監督ML算法,用於在機器學習解決聚類問題。
在這個模塊中,您將學習算法是如何工作的,後來實現它。
該模塊將教你算法及其實現的工作。
分層聚類是另一個流行的無監督毫升技術或算法,用於構建一個層次結構或樹狀結構的集群。例如,您可以將無標號數據集的列表結合到集群的層次結構。
- 包裝模型
- Rest api,碼頭工人
- 毫升管道和模型的可伸縮性
最後一個模塊的機器學習在線課程將討論模型部署技術和技術讓你的模型可伸縮的,健壯的,可再生的。
模型包裝幫你包所有必要的資產舉辦一個作為web服務模型。它還使您能夠下載完全建碼頭工人圖像或文件要求做一個。
基於rest的API,也稱為具象狀態傳輸,是一個API,它使用HTTP請求得到一樣,把帖子,刪除與web服務通信。
碼頭工人是最受歡迎的工具之一,用於創建、部署和運行應用程序的容器。
該模塊將教如何使用容器應用程序打包。
在這個模塊中,您將了解所有你需要知道的關於毫升管道和模型的可伸縮性用於毫升模型。
人工智能與深度學習
AI和深度學習課程將帶我們超越傳統ML到神經網絡的領域。從普通的表格數據,我們來培訓我們的模型與非結構化數據如文本和圖像。
2測試1項目- 基礎知識
- 人工神經網絡
- 激活函數,損失函數
- TensorFlow
- Keras
2測試1項目4案例研究深度學習進行機器學習過程中使用的是“人工神經網絡”,這是由幾個水平排列在一個層次結構。在這個人工智能在線課程中,您將學習人工神經網絡的基本構建塊。在這個深度學習在線課程,您將學習如何成功應用於數據深度學習網絡知識發現、知識應用和知識為基礎的預測。
4案例研究該模塊將首先介紹人工智能(AI)和深度的學習。
人工智能是一個智能實體由人類能夠執行任務的智能沒有明確指示。它也能夠思考和理性和人道。
深度學習是人工智能的一個子集——機器學習技術,教計算機和設備的邏輯功能。
人工神經網絡(ANN)的靈感來自於人體中的生物神經元,在某些情況下導致激活相關行動由身體的反應。
您將學習所有你需要知道的關於人工神經網絡在這個模塊。
激活函數是用於定義從大量輸入神經網絡的輸出。損失函數技術的神經網絡預測誤差。
穀歌Tensorflow創建的,這是一個開源庫數值計算和廣泛的機器學習。這個圖書館廣泛用於Python的AI毫升。
該模塊將教你如何實現TensorFlow從零開始。
Keras是一個強大的和開源API,它的目的是發展和評估深度學習模型。這個圖書館廣泛用於Python的AI毫升。
該模塊將教你如何實現Keras從零開始。
2測試1項目- 計算機視覺的業務應用程序
- 處理圖像
- 曲線玲瓏
- 介紹有線電視新聞網
2測試1項目4案例研究下一個模塊是計算機視覺。這個模塊將反映在一個計算機係統的能力和理解視覺使用CNN(卷積神經網絡)。它將使您能夠有效地處理圖像數據為目的的喂到cnn。
4案例研究在這個模塊中,您將開車穿過所有的業務應用程序的計算機視覺和學習如何影響多個業務行業。
該模塊將教你如何處理圖像並提取所有的數據,您可以使用圖像識別的數據在深入學習。
該模塊將教你如何使用從頭開始旋轉。
卷積神經網絡(CNN)是用於圖像處理、分類、分割、和許多其他應用程序。這個模塊將會給你一個深刻的理解從頭cnn。
2測試1項目- NLP的業務應用程序
- 處理文本數據
- 庫處理文本數據
- NLP的應用程序——情緒分析
2測試1項目4案例研究這個模塊的NLP在線課程談論另一個有趣的神經網絡實現,圍繞裝備計算機理解人類語言。你將學會理解文本的情感。
4案例研究這個模塊的介紹NLP會讓你滿意,以後,教會你所有你需要知道的關於NLP至關重要的業務應用程序。
自然語言處理(NLP)計算語言學應用於構建實際的應用程序,它使用的語言不同的結構組成。首先,我們教電腦學習語言,然後期望它與相關理解,高效的算法。
文本預處理是一種清潔和準備文本數據的技術。在這個模塊,您將了解如何使用文本數據使用預處理文本中的所有步驟,例如文本清洗,標記,阻止等等。
該模塊將講座你處理文本數據使用不同的python庫在自然語言處理。
情緒分析是一個NLP技巧來檢查數據是否積極、消極或中性的。Twitter是最常用的情緒分析的例子。
推薦係統
1項目- 基於流行度模型
- 市場購物籃分析
- 基於內容的模型
- 協同過濾
- 混合推薦係統
1項目最後一個模塊在這個人工智能和機器學習在線課程推薦係統。大量的公司使用推薦係統,它是軟件,選擇的產品推薦給客戶。在本課程中,您將學習如何創作出成功的推薦係統,利用過去的產品購買和滿意度數據高質量的個性化推薦。
基於流行度模型是一個推薦係統,基於目前流行或任何趨勢模型。
市場購物籃分析,也稱為關聯分析,是基於理論的建模技術,如果你購買一個特定群體的物品,那麼你更可能購買另一組項目。
首先,我們積累的數據顯式或隱式的用戶。接下來,我們創建一個用戶配置文件依賴這些數據,這是後來用於用戶的建議。用戶給我們更多的信息或需要更多給出建議的行動,後來提高了係統的精度。這種技術被稱為基於內容的推薦係統。
協同過濾是一種集體使用的算法有很多策略來識別相似的用戶或項目提出最好的建議。
混合推薦係統是眾多的組合分類模型和聚類技術。該模塊將講座你如何使用混合推薦係統。
職業援助:簡曆和LinkedIn檔案審查、麵試準備,1:1的職業教練
這研究生認證項目在人工智能和機器學習將幫助你在你的職業道路構建專業的簡曆,並審查你的Linkedin檔案。這個項目還將進行模擬麵試,增加你的信心和培養你釘專業麵試。程序也會協助你與業內專家一對一職業指導和指導你通過招聘會。
德克薩斯大學奧斯汀分校的研究生證書
獲得研究生證書的頂級人工智能和機器學習在線課程從得克薩斯大學奧斯汀。課程綜合性的課程將培養你成為一個高技能專業在人工智能和機器學習。它將幫助你找到一份工作在世界領先的公司和權力之前你的職業轉型。
語言和工具介紹
和更多的……
實踐項目
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項目完成
22 +
域
監督式學習
出售個人貸款
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整體技術
預測潛在客戶
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工程特點及模型調優
建築材料強度
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無監督學習
銀行客戶細分
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教師和導師
項目彙集了主要院士和業內專家給你一個實際的核心概念的理解。盡管他們的經曆不同,他們都是受了鼓舞人心的目標為人工智能和機器學習在你的愛。
20 +
教授
2500 +
行業顧問
教授丹•米切爾
助理教授
Abhinanda Sarkar博士
教學主任
穆克什Rao教授
導演
蘇尼爾Kumar博士
通用汽車——工程創新
行業顧問從上組織
伊德裏斯馬利克
軟件工程師,機器學習,元
Nimish斯利瓦斯塔瓦
機器學習高級工程師,Adobe
Tchuente弗蘭克
高級數據科學家,紙
Vybhav Reddy K C
高級數據科學家,Socure
Dipjyoti Das
員工數據科學家,一個問題
Omid Badretale
高級研究科學家|替代數據,加拿大皇家銀行資本市場
Asghar穆罕默
高級數據科學家,Cvent
Rafat穆罕默德
高級數據科學家,高級分析,戈登食品服務
Mustakim希拉勒
高級數據工程師,CGI
阿利Mansurov
Nipissing大學助理教授
Shahzeb Shahid
高級數據科學家,克羅爾
優素福Baktir
高級數據科學家,更廣泛的圈子
Shekhar Tanwar
機器學習工程師,Highmark Inc .)
Mahmudul哈桑
數據科學家,泰勒斯通信
裏Olha Kuzaka
高級軟件工程師1 -數據,科技領先,BenchSci
卡爾洛Muradyan
數據科學家,泰克資源有限
馬塞洛Guarido德安德拉德
數據科學家、高級船員數據科學計劃,卡爾加裏大學
Kandarp帕特爾
員工數據科學家,AI /毫升,沃爾瑪
本布魯克
教學助理教授Stuart城市定量財務分析課程。約翰霍普金斯大學凱裏商學院
學習者感言
教師和視頻已經太棒了。在每一個會話結束時,有實踐模塊是提供給我們。我們也有一個項目討論論壇,有人在團隊工作項目可能提出問題和團隊將回答。
Gaurang Laxmanbhai帕特爾
結構化的方式,時間,以及它是如何分解是很好的。我開始注意到我已經很感動了所有重要的區域或基本領域,會幫我把這個主題或學習更上一層樓。
Shadab Syed
它超出了我的預期。我真的走了感覺很好和自信。我是人工智能所嚇倒。現在我不是。這就是我看到的影響。
阿爾斯通諾亞
事實上,每一個視頻都可以看到在午休或停機時間在工作期間你能理解的方式讓學習之旅更有價值,令人滿意的和可控的。
威廉·馬修·泰勒
支持係統是關鍵,就像有一個導師,協調經理,這些類型的概念,我沒有發現在許多其他的國家。如果你平衡你的工作,你的家庭,然後學習,這樣的事情真的可以幫助你。
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在線
15th2022年10月
常見問題
不,PGP-AIML是一個在線McCombs商學院提供的專業證書的程序與偉大的合作學習。beplay2018官网因為它不是一個學位/全日製大學提供的,因此,沒有成績表或大學成績單為這個項目。你將收到標誌在每個評估測試你的理解和標誌在每個模塊確定的資格證書。
在成功完成項目,即在完成所有模塊按證書的資格,你發出證書McCombs商學院在德克薩斯大學奧斯汀分校。
每周需要大約2 - 3小時的記錄講座和一個額外的兩個小時輔導學習每個周末會議,其中包括動手實際應用和解決問題。該計劃還包括在每周一個小時的練習練習或評估。此外,基於你的背景,你應該期望投資2到4小時每星期在自學和實踐。所以,這相當於每周8 - 10小時的時間承諾。
人工智能技術用於構建智能機器,作為人類做的。啟用了AI係統模擬人類行為和執行任務。這種智慧是使用複雜的算法和數學函數。
人工智能的技術被應用於幾乎每一個行業和企業。人工智能是無處不在。我們正在見證人工智能的存在我們生活的每一天。人工智能應用於智能手機、智能窗處理、銀行、無人駕駛汽車、醫療保健、社會媒體,視頻遊戲,監測,和許多其他方麵的我們的日常生活中。
機器學習是人工智能的一個重要的子集。機器學習是最有趣的一個職業,你可以選擇。機器學習被認為是發展最快的技術之一。
機器學習是人工智能的一個子集,它提供了係統能夠自動從經驗中學習和進步沒有特別指示。采用機器學習技術,企業可以自動化日常任務和利潤最大化。因此,追求一個PG achine學習和人工智能會取回你最好的職業機會。
人工智能是最新最熱門技術之一。人工智能不僅僅是創建機器人或構建計算機係統可以認為人類一樣。人工智能是一個技術,理解人類和使他們的生活變得容易。從蘋果的Siri穀歌的語音助理,從facebook的朋友建議Netflix的電影推薦,人工智能在最關鍵的角色在我們的生活簡單。人工智能在簡單的詞語可以被定義為一個接口和計算機設備,使係統的技術了解人類。人工智能的技術隻是在快速增長,產業和企業適應這種技術的數量到達天空。有一個巨大的全球人工智能專業人士的需求。因此,吸收最好的人工智能課程和在這一領域有所建樹是最好的你可以為自己做出選擇。
人工智能已經存在好多年了。在這個世界上充滿了數據,人工智能已經使我們的生活更加輕鬆今天在很多天。
專家預測,世界將永遠改變了人工智能的革命2050年投入使用。
但讓我們了解什麼AI。人工智能隻是軟件,自動收集和分析數據獲得有意義的見解。Facebook文章根據我們的利益就會自動調整。AI算法攝入大量數據,過濾出來,顯示在頁麵的頂部。
人工智能模擬人類大腦。換句話說,人工智能可以讓機器像人一樣思考和行動。人工智能提供機器適應能力,原因,並提供解決方案。AI簡單來說可以解釋為人工智能技術,使機器。這需要龐大的數據和巨大的計算機能力來處理應用程序。即使區塊鏈等更強大的技術,物聯網,正在開發,人工智能不斷引起一場革命在每一個領域。這就是為什麼對人工智能的需求與日俱增。因此,許多人尋找人工智能課程遇到職業過渡到人工智能的工作角色。
提供的工資標準在人工智能領域的一個主要因素是激勵許多人追求職業在這一領域。在這一領域提供的工作角色被認為是全球收入最高的國家之一。在美國,人工智能和機器學習的專業人士的薪酬規模範圍從90美元到305美元每年。平均工資規模預計將每年164769美元。而在印度,範圍從6 - 35每年十萬的,平均支付規模預計21日86857每年。因此,對人工智能和機器學習課程的需求在世界各地的頂峰。
如果你感興趣的一個人工智能訓練,選擇學習人工智能的先決條件和基礎。
這裏有一些明顯的先決條件,幫助您掌握人工智能和機器學習的技術。
1。編程語言
AI和毫升都是關於計算機係統的訓練,學習編程語言至關重要。編程語言是與機器進行交互的基本來源。Java、c++、R, Python等一些語言是廣泛應用於機器學習。最流行的編程語言使用Python專門大多數人工智能和機器學習的專業人員。
2。數學和統計
你不需要成為一個專家在數學學習人工智能和機器學習技術。然而,你不應該一個新手一些數學概念應用在人工智能和機器學習。基本理解微積分,概率,統計數據了解AIML的概念是至關重要的。
3所示。數據可視化工具
數據可視化是一種主要的工作角色每天執行的人工智能專家。因此,善於幾個數據可視化工具,如表、微軟BI和更多的會幫助你學習人工智能以更快速度的技術。
除了上述先決條件,有一個簡潔的了解人工智能的基本原理也促進了對一些概念的理解的人工智能。
人工智能課程設計的很好的學習適合的人是:beplay2018官网
- 隨著計算機科學與人工智能是一個令人興奮的組合,開發人員想成為機器學習工程師或人工智能科學家會占據一個人工智能的學習課程。
- 分析經理驅動一個團隊組成的分析師可以人工智能學習。
- 分析專業人員,從事人工智能和機器學習的願望
- 應屆畢業生想要獲得職業生涯在機器學習和人工智能可以pg在人工智能課程。
- 經理或企業主希望成為AI-enabled AI的專業人士可以選擇領導人。
- 經驗豐富的工作人員想要使用他們現有的工作領域的人工智能。
人工智能技術有更多的貢獻比個人做任何行業。因此,許多企業將先進的人工智能應用於畫是最好的結果。
讓我們了解的一些好處。
- 建立更好的商業策略:采用人工智能技術,組織可以開發最好的商業計劃。人工智能呈現想出最好的解決方案的商業計劃,支持公司的蓬勃發展。今天,大多數的頂級公司應用人工智能項目經營管理獲得更好的結果。
- 更好的研究和發明:組織必須意識到他們的市場的最新趨勢。AI-enabled業務團隊將塑造他們業務的最佳方法適合終端客戶的需求。AI-enabled組織學習當今科技發展的趨勢,計劃業務策略,提供最好的服務。企業與一個好的願景和很好的人工智能可以組成一個突破性的解決方案。AI協助企業給自己的產品增加價值,適應市場的最新趨勢,技術。
- 降低成本:降低成本的一個主要好處是AI有助於任何業務。當然中小規模爭取他們的耐力考慮有限的預算和資源。人工智能專業人員的大量需求,這些公司可能無法負擔得起這樣的資源來滿足他們的需求。因此,企業需要采用人工智能,這樣他們就可以對公司降低成本。人工智能在業務吸引了更多的顧客,探索解決他們的問題。因此,占用一個AI認證課程會取回你的幾個行業在市場上最好的職業機會。
許多人認為,人工智能和機器學習僅限於IT行業。人工智能被應用在世界各地的每一個行業。
讓我們了解人工智能是今天在幾個行業使用。
- 客戶支持:人工智能領域觀察到取代許多客戶支持工作角色。今天,大多數網站使用的是聊天機器人來幫助客戶。的AI-enabled聊天機器人係統能夠解決客戶的問題,為用戶提供最有意義的產品以更快速度的建議。
- 電子商務:就業的一個人工智能推薦係統,電子商務網站為用戶提供個性化的購物體驗。係統研究了用戶過去的購買記錄和推薦最合適的產品。係統學習客戶的選擇,介紹了最有意義的建議。這使得用戶體驗個性化的購物體驗。通過這種方式,人工智能是電子商務行業中通過提高客戶體驗。今天,很多電子商務巨頭亞馬遜使用AI來驅動他們的業務。
人工智能在社交媒體中
社交媒體已經成為我們日常生活不可或缺的一部分。我們花大部分的時間在社交媒體平台上,如Facebook, Twitter, Instagram等等。有大量的數據產生的形式通過社交媒體網站消息,推文,文章等等。人工智能在像Facebook這樣的社交媒體平台,用於人臉識別,機器學習和深度學習的概念是用來識別人的麵部特征,並自動建議你標記它們。Twitter的使用人工智能識別仇恨言論和恐怖主義的語言在微博運用自然語言處理。
因此,檢查最好的人工智能課程,今天學習人工智能,進入21世紀最受歡迎的工作角色。
請注意提交入場費是參加這個項目,以下取消罰款將被應用。如果你不能參加你的項目,請檢查我們的輟學生,下麵和退款政策。
1。輟學請求收到超過4周開始前的人群受到取消費用等於25%的入場費
2。輟學請求收到少於4周但超過2周開始前的人群受到取消費用等於50%的入場費
3所示。輟學請求收到少於2周開始前的人群受到取消費用等於100%的入場費
4所示。不退款將畢業典禮後的隊列
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