96%
項目的滿意度
90%
項目完成率
成千上萬的職業轉變
加斯頓·阿爾瓦拉多·馬薩
全球類別管理器
課程內容高質量,講師對每個主題都做了充分準備。
Joydeep保護好
高級顧問,建築
非常適合那些想要在這個領域開始,很少或沒有先驗知識的人。
薩曼莎方
經理
這個項目幫助我在沒有任何相關背景的情況下重新進入這個行業。
斯蘇
高級總工程師
從他們的在線門戶網站到培訓視頻,從高技能的教授到高效的導師會議,一切都很到位。
傑拉爾德·祖尼加
技術安全主管
對於沒有編程背景的專業人員來說是容易理解的概念,對於那些在相關領域有高級知識的人來說是足夠具有挑戰性的。
Banerjee Kingshuk
軟件工程總監
推薦本課程給任何人誰是不堪重負的機器學習信息在網絡上,並希望一個明確的方向來導航這個令人興奮的技術空間。
Sujoy快樂
模塊和流程所有者
在6個月的時間裏,這門課程在廣度和深度上都給了我一個公平的覆蓋範圍
Adarsh庫馬爾
高級項目經理
優秀的課程,為學生和專業人士開始發展所需的技能,在該領域。
通過職業支持讓行業做好準備beplay网站登录
1:1行業互動
簡曆和Linkedin個人資料審查
麵試準備和演示
在線投資組合評估
為什麼選擇我們的AI和ML研究生課程
與同行的全球合作
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我們幫助你保持動力。在項目期間獲得個性化的學術和非學術支持。
行業相關項目和技能
深入學習Python、機器學習和深度學習技術。
查看課程額外的訓練營學習編程的基礎
為沒有編程經驗的學習者設計的訓練營
用人工智能和機器學習改變你的職業生涯
德克薩斯大學奧斯汀分校頒發的證書
在簡曆中展示你在德克薩斯大學奧斯汀分校獲得的畢業證書
德州麥庫姆斯大學與Great Learning合作的人工智能和機器學習研究生課程beplay2018官网
世界# 7商業分析排名,QS商業分析排名(2022)
如有任何關於該計劃的反饋和疑問,請聯係我們MSB-AIML@mccombs.utexas.edu
基金會
基礎模塊包括兩門課程,在這兩門課程中,我們將直接接觸Python編程語言,用於人工智能和機器學習以及統計學習。這兩門課程為我們的人工智能和機器學習在線課程奠定了基礎,這樣我們就可以以最小的障礙完成剩下的旅程。歡迎來到我們的節目。
- 編程概論
- Python簡介
- 用數據結構、循環和函數創建第一個程序
- 最終的評估
對於在沒有任何編程經驗的情況下尋求提高人工智能和機器學習技能的專業人士來說,這個訓練營的重點是幫助您掌握入門所需的基礎知識。有了堅實的基礎,你在人工智能和機器學習方麵的學習之旅將更加流暢。
了解一下計算機編程的世界,以及機器中影響數據模型和處理性能的不同硬件組件
學習Python的基礎知識來加強你的編程基礎。本模塊包括Python中的變量、數據類型、打印、輸入和輸出語句的介紹。它的設計方式使您可以立即開始解決數據分析問題
了解循環和函數是如何在Python中編寫和利用的。本模塊還將帶您了解Python中已有的函數,以及如何利用它們來解決數據挑戰。有了所有這些基本的編程知識,你將能夠用Python設計和編寫你的第一個程序。
本模塊允許您通過動手評估來展示利用Python編程解決數據科學和數據分析問題的能力
- Python簡介
- NumPy,熊貓
- 探索性數據分析
- Matplotlib, Seaborn
Python是AI和ML專業人員工具包中必不可少的編程語言。在本課程中,您將學習Python及其用於數據分析和計算的軟件包的基本知識,包括NumPy, SciPy, Pandas, Seaborn和Matplotlib。
Python是一種廣泛使用的高級解釋性編程語言,具有簡單易學的語法,突出了代碼的可讀性。
本模塊將教你如何使用Python語法來執行使用基本Python基礎的第一個代碼。
NumPy是一個Python包,用於科學計算,如處理數組,如多維數組對象,派生對象(如掩碼數組和矩陣)等。Pandas是一個快速、強大、靈活且易於使用的Python開源庫,用於分析和操作數據。
本模塊將讓您深入了解使用Pandas和NumPy探索數據集。
探索性數據分析(EDA)本質上是統計學家講故事的一種方式。它使我們能夠發現數據中的模式和見解,通常使用可視化方法。
本模塊將讓您深入了解Python中的EDA和可視化工具。
Matplotlib是一個創建靜態動畫、交互式可視化的庫,而Seaborn是一個基於Matplotlib的Python數據可視化庫。
本模塊將讓您深入了解使用Matplotlib和Seaborn探索數據集。
- 描述性統計
- 推論統計
- 概率與條件概率
- 假設檢驗
- 卡方方差分析
統計學習是應用統計學的一個分支,涉及機器學習,強調統計模型和不確定性評估。這門統計學課程將作為AI ML PG課程中學習的人工智能和機器學習概念的基礎。
通過描述和總結大量數據集來進行數據分析的研究被稱為描述性分析。它可以是一個地區的人口樣本,也可以是50名學生的成績。
本模塊將幫助您了解Python中用於AI ML的描述性統計。
推理統計幫助您如何使用數據進行估計和評估理論。您將了解如何使用Python使用推論統計。
概率是一種用於研究隨機性的數學工具,比如在隨機實驗中發生事件的可能性。條件概率是指在多個事件同時發生的情況下,某一事件發生的可能性。
在本模塊中,您將學習用於AI ML的Python中的概率和條件概率。
假設檢驗是基於觀察/調查數據進行實驗的必要統計學習過程。
在本模塊中,您將學習用於AI和ML的假設檢驗。
卡方是統計學中使用的假設檢驗方法,可以衡量模型與實際觀察/調查數據的比較情況。
方差分析,也稱為ANOVA,是人工智能和機器學習中使用的一種統計技術。您可以將觀察到的方差數據分成許多組件,以便使用ANOVA進行額外的分析和測試。
本模塊將教你如何識別兩個或多個組的均值之間的顯著差異。
機器學習
下一個模塊是機器學習在線課程,在這裏你將學習機器學習技術和經典ML中常用的所有算法,這些算法屬於每個類別。
- 機器學習概論
- 線性回歸
- 邏輯回歸
- 模型評價
監督式機器學習旨在建立一個模型,根據存在不確定性的證據做出預測。在本課程中,您將學習線性回歸和邏輯回歸的監督學習算法。
機器學習是人工智能(AI)的一個子集,它構建的應用程序可以從數據中學習,並通過體驗自動提高其性能和準確性,而無需編程。
本模塊將教你所有你需要知道的機器學習入門知識。
線性回歸是用於預測分析的最流行的監督機器學習算法之一,可以產生最佳結果。您可以使用這種技術來假設自變量和因變量之間存在線性關係。
你將在這個模塊中學習線性回歸的所有概念。
邏輯回歸也是最流行的監督機器學習算法之一,就像線性回歸一樣。它是一種簡單的分類算法,可以在自變量的幫助下預測分類因變量。
你將在這個模塊中學習邏輯回歸的所有概念。
本模塊將教你如何在模型評估指標的幫助下評估機器學習模型的性能。
- 決策樹
- 隨機森林
- 集成方法-裝袋,增強和堆疊
集成方法有助於提高機器學習模型的預測性能。在這門機器學習在線課程中,你將學習不同的集成方法,這些方法將幾種機器學習技術結合到一個預測模型中,以減少方差、偏差或改進預測。
決策樹是一種監督式機器學習算法,用於分類和回歸問題。它是一個層次結構,其中內部節點表示數據集特征,分支表示決策規則,每個葉節點表示結果。
隨機森林是一種流行的監督式機器學習算法。顧名思義,它由提供的幾個數據集子集上的幾個決策樹組成。然後,計算平均值以提高數據集的預測精度。
在本模塊中,您將學習幾種基本的集成方法,如Bagging, Boosting和Stacking,您可以在其中增強機器學習算法的穩定性和準確性,將其轉換為魯棒分類等。
模型選擇和調整
- 工程特性
- 采樣和擊打,正則化
- 流水線
- 模型性能指標
模型構建是一個迭代過程。采用特征工程技術,以及仔細的模型選擇練習,有助於改進模型。此外,調優模型是獲得最佳結果的重要步驟。機器學習在線課程的這個模塊討論了相同的步驟和過程。
特征工程是將數據從原始狀態轉換為適合建模的狀態的過程。
在本模塊中,您將學習到特征工程的幾個步驟。
抽樣是檢索基於統計數據的總體信息的過程。SMOTE代表合成少數派過采樣技術,它可以幫助你以平衡的方式增加數據集的總案例。
正則化用於修改機器學習模型,以防止過擬合並創建最佳解決方案。
本模塊將讓您深入了解使用流水線自動化ML工作流。
本模塊將教你如何在模型評估指標的幫助下優化機器學習模型的性能。
- k - means聚類
- 分層聚類
無監督學習發現數據中隱藏的模式或內在結構。在這門機器學習在線課程中,你將學習常用的聚類技術,如K-Means聚類和分層聚類,以及降維技術,如主成分分析。
K-means聚類是一種流行的無監督ML算法,用於解決機器學習中的聚類問題。
在本模塊中,您將學習算法的工作原理,並在稍後實現它。
本模塊將教你算法的工作原理及其實現。
分層聚類是另一種流行的無監督ML技術或算法,用於構建集群的層次結構或樹狀結構。例如,您可以將未標記的數據集列表組合成分層結構中的集群。
- 包裝模型
- Rest api, Dockers
- 機器學習管道和模型可擴展性
機器學習在線課程的最後一個模塊將討論模型部署技術和使模型可擴展、健壯和可複製的技術。
模型打包幫助您打包所有必要的資產,以將模型作為web服務托管。它還允許您下載完整構建的Docker映像或製作鏡像所需的文件。
RESTful API,也稱為具象狀態傳輸(Representational State Transfer),是一種使用GET、PUT、POST和DELETE等HTTP請求與web服務通信的API。
Docker是最流行的工具之一,它用於在容器的幫助下創建、部署和運行應用程序。
本模塊將教授如何使用容器打包應用程序。
在這個模塊中,你將學習你需要知道的關於ML管道和用於ML模型的模型可擴展性的一切。
人工智能與深度學習
人工智能和深度學習課程將帶我們超越傳統的機器學習進入神經網絡領域。從常規的表格數據開始,我們繼續使用文本和圖像等非結構化數據訓練我們的模型。
- 基礎知識
- 人工神經網絡
- 激活函數,損失函數
- TensorFlow
- Keras
深度學習使用“人工神經網絡”來執行機器學習過程,該網絡由分層排列的幾個級別組成。在這門人工智能在線課程中,你將學習人工神經網絡的基本構建模塊。在這個深度學習在線課程中,你將學習如何將深度學習網絡成功地應用於數據,以進行知識發現、知識應用和基於知識的預測。
本模塊將首先介紹人工智能(AI)和深度學習。
人工智能是由人類創造的智能實體,能夠在沒有明確指示的情況下智能地執行任務。它也能夠理性和人道地思考和行動。
深度學習是人工智能的一個子集,人工智能是一種教授計算機和設備邏輯功能的機器學習技術。
人工神經網絡(ANN)的靈感來自於人體內的生物神經元,這些神經元在特定情況下被激活,從而導致身體做出相應的動作。
在本模塊中,您將學習有關人工神經網絡的所有知識。
激活函數用於從大量輸入中定義神經網絡的輸出。損失函數是一種用於神經網絡誤差預測的技術。
穀歌創建了Tensorflow,這是一個用於數值計算和廣泛機器學習的開源庫。該庫在Python中廣泛用於AI ML。
這個模塊將教你如何從頭開始實現TensorFlow。
Keras是一個強大的開源API,用於開發和評估深度學習模型。該庫在Python中廣泛用於AI ML。
這個模塊將教你如何從頭開始實現Keras。
- 計算機視覺的商業應用
- 使用圖像
- 曲線玲瓏
- cnn簡介
下一個模塊是計算機視覺課程。本模塊將反映計算機係統使用CNN(卷積神經網絡)查看和理解視覺效果的能力。它將使您能夠有效地處理圖像數據,以便將其輸入cnn。
在本模塊中,您將了解計算機視覺的所有商業應用,並了解它如何影響幾個商業行業。
本模塊將教你如何處理圖像並從中提取所有數據,您可以在深度學習中使用這些數據進行圖像識別。
本模塊將教你如何從頭開始使用卷積。
卷積神經網絡(CNN)用於圖像處理、分類、分割和許多其他應用。本模塊將讓您從頭開始深入了解cnn。
- NLP的商業應用
- 使用文本數據
- 用於處理文本數據的庫
- NLP應用-情感分析
NLP在線課程的這個模塊討論了神經網絡的另一個有趣的實現,圍繞著裝備計算機來理解人類語言。你將學會從課文中理解情感。
這個模塊將讓你熟悉NLP的介紹,然後教你所有你需要知道的關於NLP的基本商業應用。
自然語言處理(NLP)應用計算語言學來構建現實世界的應用程序,這些應用程序處理由不同結構組成的語言。首先,我們教計算機學習語言,然後期望它用相關的、有效的算法來理解這些語言。
文本預處理是一種清理和準備文本數據的技術。在本模塊中,您將學習如何使用預處理文本所涉及的所有步驟來處理文本數據,例如文本清理,Tokenization,詞幹處理等。
本模塊將向您講授如何使用python自然語言處理中的各種庫處理文本數據。
情感分析是一種NLP技術,用於檢查數據是積極的,消極的還是中性的。Twitter是情感分析最常用的例子。
推薦係統
- 基於流行度模型
- 市場籃子分析
- 基於內容的模型
- 協同過濾
- 混合推薦係統
這門人工智能和機器學習在線課程的最後一個模塊是推薦係統。許多公司使用推薦係統,這是一種選擇產品推薦給個人客戶的軟件。在本課程中,您將學習如何製作成功的推薦係統,該係統使用過去的產品購買和滿意度數據來進行高質量的個性化推薦。
基於流行度的模型是一種推薦係統,它基於流行度或任何當前趨勢模型進行操作。
市場購物籃分析,也被稱為親和力分析,是一種基於理論的建模技術,如果你購買了一組特定的商品,那麼你更有可能購買另一組商品。
首先,我們顯式或隱式地從用戶那裏積累數據。接下來,我們創建一個依賴於這些數據的用戶配置文件,這些數據稍後將用於用戶建議。用戶給我們提供了更多的信息,或者采取了更多的基於推薦的行動,從而提高了係統的準確性。這種技術被稱為基於內容的推薦係統。
協同過濾是一種算法的集合使用,其中有許多策略用於識別相似的用戶或項目,以提出最佳推薦。
混合推薦係統是多種分類模型和聚類技術的結合。本模塊將講授如何使用混合推薦係統。
職業協助:瀏覽簡曆和LinkedIn資料,準備麵試,一對一職業指導
這個關於人工智能和機器學習的研究生認證項目將幫助你在職業道路上建立你的職業簡曆,並審查你的Linkedin個人資料。該項目還將進行模擬麵試,以增強你的信心,培養你在專業麵試中的表現。該項目還將與行業專家進行一對一的職業指導,並指導你參加招聘會。
德克薩斯大學奧斯汀分校研究生證書
獲得德克薩斯大學奧斯汀分校最受好評的人工智能和機器學習在線課程的研究生證書。該課程的綜合課程將培養您成為人工智能和機器學習方麵的高技能專業人員。它將幫助你在世界領先的公司找到一份工作,並為你的職業轉型提供動力。
涵蓋的語言和工具
實踐項目
來自行業的數據集
1000 +
項目完成
22 +
域
監督式學習
推銷個人貸款的活動
整體技術
預測潛在客戶
特征工程和模型調整
建築材料強度
無監督學習
銀行客戶細分
神經網絡
識別街景房號
自然語言處理
諷刺新聞檢測
推薦係統
電子商務推薦係統
教師和導師
該計劃彙集了領先的院士和行業專家,為您提供對核心概念的實際理解。雖然他們的經曆各不相同,但他們的目標都是激發你對人工智能和機器學習的熱愛。
20 +
教授
2500 +
行業顧問
來自頂級機構的行業導師
伊德裏斯馬利克
軟件工程師,機器學習,元
Nimish斯利瓦斯塔瓦
高級機器學習工程師,Adobe
Tchuente弗蘭克
高級數據科學家,論文
非常好,雷迪
高級數據科學家,社會
Dipjyoti Das
員工數據科學家,一個關注點
Omid Badretale
加拿大皇家銀行資本市場另類數據高級研究數據科學家
Asghar穆罕默
Cvent高級數據科學家
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
尼皮辛大學助理教授
Shahzeb Shahid
高級數據科學家,Kroll
優素福Baktir
高級數據科學家,更廣泛的圈子
Shekhar Tanwar
Highmark Inc.機器學習工程師
Mahmudul哈桑
首席數據科學家,TELUS通信
裏Olha Kuzaka
高級軟件工程師1 -數據,技術主管,BenchSci
卡爾洛Muradyan
數據科學家,泰克資源有限公司
馬塞洛·瓜裏多·德·安德拉德
卡爾加裏大學高級數據科學家和CREWES數據科學計劃負責人
Kandarp帕特爾
員工數據科學家,AI/ML,沃爾瑪
本布魯克
Stuart Urban教授的定量財務分析課程助教。約翰霍普金斯大學凱裏商學院教授
學習者感言
教師和視頻都很棒。在每一節課的最後,都有練習模塊提供給我們。我們還有一個項目討論論壇,團隊中從事項目工作的任何人都可以提出問題,團隊將回答問題。
Gaurang Laxmanbhai Patel
它的結構、時間安排和分解方式都非常好。我開始注意到,我幾乎觸及了所有重要的領域或基礎領域,這些領域實際上可以幫助我將這門學科或我的學習提升到一個新的水平。
Shadab Syed
它超出了我的預期。我真的感覺很好,很自信。我被人工智能嚇到了。現在我不是了。這就是我看到影響的地方。
阿爾斯通諾亞
事實上,每個視頻都可以在午餐休息時間或工作休息時間以一種你能理解的方式觀看,這使得學習之旅更有意義、更令人滿意、更容易管理。
威廉·馬修·泰勒
支持係統是關鍵,就像有一個導師,協調經理,諸如此類的概念,我在其他許多係統中都沒有發現。如果你正在平衡你的工作、家庭和學習,那麼這類事情真的對你有幫助。
Tandeep Sandhu
該計劃非常適合那些在數據科學領域幾乎沒有經驗的人。對我來說,手冊和資料提供的教學大綱,要求和交貨時間表是主要的賣點。我會全心全意地向任何想要在數據科學領域開始職業生涯的人推薦這個項目。
大衛·西克曼
我喜歡在Great Learning學習和應用的理念。beplay2018官网這個項目給了我信心,讓我能夠解決複雜的問題,並找到可以幫助我解決問題的工具。導師會議令人難以置信,當涉及到傳授知識時,所有導師總是超越一切。
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導師學習課程和與不同群體建立聯係的能力是促使我選擇這門課程的兩件事。該計劃中的案例研究幫助我們輕鬆解決現實世界中的問題!
達斯汀·李
內容已經經過深思熟慮,團隊已經非常響應。這對我來說是一次很棒的經曆,我會把這個項目推薦給我的同事。
Deepa Chandrasekaran
我和我的項目指導老師相處得非常愉快。他很善於接受,解決了我所有的疑問。項目顧問推動我們始終如一地實現我們的目標,這使得這個項目比其他項目更好。
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現在,當我與客戶交談或參加商業發展活動時,我會說英語。這門課程為我提供了更好地理解AI和ML領域的優勢和信心。
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這個項目對我目前的工作很有幫助,我打算把我學到的東西運用到工作中去。隨著行業的轉型,這個項目是一個很好的墊腳石。
Afshan Parkar
我非常感謝項目辦公室,因為他們在整個學習過程中幫助了我。每當我提出要求時,項目顧問都會迅速而有效地作出回應。
Dimitrios Zografos創作
我從項目中學到的知識使我能夠解決工作中的問題,特別是與計算機視覺和機器人工藝相關的問題。我也非常感謝項目顧問,每次我們遇到問題時,他都會幫助我們。
Endri等問題
項目費用
向我們學習的好處
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“這個項目幫助我在行業從業者的指導下獲得了實踐技能。而這正是雇主所需要的。”
伯納德Tumanjong
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美國陸軍
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麵試過程
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加入項目
錄取通知書將發給為數不多的候選人。支付入場費以確保你的座位。
批處理開始日期
在線
15th2022年10月
常見問題
不,PGP-AIML是由麥庫姆斯商學院與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。您將在每個評估中獲得分數,以測試您的理解程度,並在每個模塊中獲得分數,以確定您是否有資格獲得證書。
在成功完成課程後,即在按照證書資格完成所有模塊後,您將獲得德克薩斯大學奧斯汀分校麥庫姆斯商學院頒發的證書。
每周大約有2-3小時的錄音講座,周末額外有2小時的指導學習課程,包括動手實際應用和解決問題。該計劃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8-10小時的時間承諾。
人工智能是用來製造像人類一樣的智能機器的技術。人工智能使係統能夠模仿人類的行為,並像我們一樣執行任務。這種智能是用複雜的算法和數學函數構建的。
人工智能是一項幾乎應用於所有行業和業務的技術。人工智能無處不在。我們生活中的每一天都在見證人工智能的存在。人工智能應用於智能手機、智能窗戶、銀行、自動駕駛汽車、醫療保健、社交媒體、視頻遊戲、監控以及我們日常生活的許多其他方麵。
機器學習是人工智能的一個重要子集。機器學習是你可以選擇的最有趣的職業之一。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,它為係統提供了在沒有特別指示的情況下從經驗中自動學習和進步的能力。通過使用機器學習技術,企業可以自動完成日常任務並實現利潤最大化。因此,攻讀機器學習和人工智能的碩士學位會給你帶來最好的職業機會。
人工智能是最新的趨勢技術之一。人工智能不僅僅是創造機器人或構建能像人類一樣思考的計算機係統。人工智能是一種能夠理解人類並使他們的生活更輕鬆的技術。從蘋果的Siri到b穀歌的語音助手,從facebook的好友推薦到Netflix的電影推薦,人工智能在讓我們的生活變得更輕鬆方麵發揮著最關鍵的作用。簡單來說,人工智能可以被定義為我們和計算機設備的接口,它是一種技術,使係統能夠很好地理解人類。人工智能技術正在快速發展,采用這項技術的行業和企業數量正在上升。全球對人工智能專業人員的需求巨大。因此,選擇最好的人工智能課程,在這個領域從事職業,是你能為自己做出的最好選擇。
人工智能已經存在很多年了。在一個充滿數據的世界裏,人工智能已經在今天的很多日子裏讓我們的生活變得更輕鬆。
專家預測,到2050年,人工智能革命將永遠改變世界。
但是讓我們來理解一下人工智能是做什麼的。人工智能隻不過是一種軟件,可以自動收集和分析數據,從中獲得有意義的見解。Facebook的新聞推送會根據我們的興趣自動調整。人工智能算法吸收大量數據,過濾掉它們,並在頁麵頂部為我們顯示它們。
人工智能確實模仿人類的大腦。換句話說,人工智能使機器能夠像人類一樣思考和行動。人工智能為機器提供了適應、推理和提供解決方案的能力。簡單來說,人工智能可以解釋為使機器具有人工智能的技術。這需要大量的數據和巨大的計算機容量來處理應用程序。即使區塊鏈、物聯網等更強大的技術正在開發中,人工智能也在各個領域不斷引發革命。這就是為什麼對人工智能的需求日益增長。因此,許多人都在尋求人工智能課程遇到職業過渡到人工智能的工作角色。
人工智能領域提供的薪酬水平是激勵許多人在該領域從事職業的主要因素之一。這個領域提供的工作角色被認為是全球收入最高的工作之一。在美國,人工智能和機器學習專業人員的年薪從9萬美元到30.5萬美元不等。平均薪金表預計為每年$164,769。而在印度,這一數字從每年60萬到350萬不等,平均工資水平估計為每年218.6857萬美元。因此,全球對人工智能和機器學習課程的需求達到了頂峰。
如果你有興趣參加人工智能培訓,選擇學習人工智能的先決條件和基礎知識。
這裏有一些明顯的先決條件,可以幫助您徹底掌握人工智能和機器學習技術。
1.編程語言
由於人工智能和機器學習都是關於訓練計算機係統,因此學習編程語言至關重要。編程語言是與機器交互的基本來源。Java、c++、R、Python等是機器學習中廣泛使用的幾種語言。Python是大多數人工智能和機器學習專業人士使用的最流行的編程語言。
2.數學與統計學
你不需要成為數學專家來學習人工智能和機器學習技術。然而,對於人工智能和機器學習中應用的幾個數學概念,你不應該是一個新手。對微積分、概率論、統計學的基本理解對於理解AIML的概念至關重要。
3.數據可視化工具
數據可視化是人工智能專業人員每天執行的主要工作角色之一。因此,精通幾個數據可視化工具,如Tableau、Microsoft Power BI等,可以幫助你更快地學習人工智能技術。
除了上述先決條件外,對人工智能的基本原理有一個簡明的了解,也有助於對人工智能的幾個概念有一個很好的理解。
卓越學習設計的人工智能課程適合以下人士:beplay2018官网
- 由於計算機科學與人工智能是一個令人興奮的結合,想成為機器學習工程師或人工智能科學家的開發人員將參加人工智能學習課程。
- 驅動由分析師組成的團隊的分析經理可以學習人工智能。
- 希望在人工智能或機器學習領域工作的分析專業人士
- 想要在機器學習或人工智能領域謀得一份職業的應屆畢業生可以選修人工智能課程的pg。
- 希望成為人工智能專業人士的經理或企業主可以選擇人工智能領導者課程。
- 希望在現有工作領域中使用人工智能的經驗豐富的專業人士。
人工智能技術對任何行業的貢獻都比個人大得多。因此,許多企業正在應用先進的人工智能來獲得最佳結果。
讓我們來了解一些好處。
- 建立更好的商業策略:通過使用人工智能,組織可以製定最佳的商業計劃。人工智能提供解決方案,以提出支持公司蓬勃發展的最佳商業計劃。如今,大多數一流的公司都將人工智能應用於項目和運營管理,以獲得更好的結果。
- 更好的研究和發明:組織必須意識到市場的最新趨勢。一個支持人工智能的業務團隊將以適合最終客戶需求的最佳方式塑造他們的業務。一個支持人工智能的組織將了解當前的技術趨勢,製定提供最佳服務的商業戰略。有遠見和精通人工智能的企業可以組成一個開創性的解決方案。人工智能幫助企業通過適應市場和技術的最新趨勢來增加產品的價值。
- 降低成本:降低成本是人工智能為任何企業帶來的主要好處之一。考慮到他們有限的預算和資源,中小型企業當然會努力爭取他們的耐力。由於對人工智能專業人員的大量需求,這些公司可能無法負擔這些資源來滿足他們的需求。因此,企業需要采用人工智能,這樣他們才能降低公司的成本。商業中的人工智能吸引了更多為他們的問題探索解決方案的客戶。因此,參加人工智能認證課程將為你在市場上的幾個行業帶來最好的職業機會。
許多人認為人工智能和機器學習僅限於IT行業。人工智能正在世界各地的每個行業中得到應用。
讓我們來了解一下今天人工智能是如何在幾個行業中應用的。
- 客戶支持:據觀察,人工智能領域將取代許多客戶支持工作角色。如今,大多數網站都在使用聊天機器人來幫助客戶。人工智能聊天機器人係統能夠解決客戶的問題,並以更快的速度為用戶提供最有意義的產品推薦。
- 電子商務:隨著人工智能推薦係統的使用,電子商務網站正在為用戶提供個性化的購物體驗。該係統研究用戶過去的購買記錄,並推薦最合適的產品。係統會學習顧客的選擇,並給出最有意義的建議。這使得用戶體驗到個性化的購物體驗。通過這種方式,人工智能通過增強客戶體驗使電子商務行業受益。如今,許多電子商務巨頭,如亞馬遜,都使用人工智能來推動他們的業務。
社交媒體中的人工智能
社交媒體已經成為我們日常生活中不可或缺的一部分。我們大部分時間都花在社交媒體平台上,比如Facebook、Twitter、Instagram等等。社交媒體網站以消息、推文、帖子等形式產生了大量數據。在Facebook等社交媒體平台上,人工智能被用於人臉識別,而機器學習和深度學習的概念被用於識別人的麵部特征,並自動建議你標記他們。推特的人工智能被用來通過使用自然語言處理來識別推文中的仇恨言論和恐怖主義語言。
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