人工智能與機器學習碩士課程:商業應用
從全球頂尖學校學習,培養就業所需的人工智能技能
- 六個月計劃
- 通過導師在線學習
96%
項目的滿意度
4.8/5
Trustpilot
4.73/5
課程報告
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
課程內容是高質量的,教師在每個主題上都有充分的準備。
Joydeep保護好
高級顧問(建築)
非常適合那些想要開始在這個領域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
高級首席工程師
從他們的在線門戶網站到培訓視頻,一切都是由高技能的教授到高效的導師會議。
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,這些概念是容易理解的,而對於在相關領域具有高級知識的人來說,這些概念具有足夠的挑戰性。
Banerjee Kingshuk
軟件工程總監
將本課程推薦給任何被網絡上的ML信息所淹沒,並希望在這個令人興奮的技術空間中導航的明確方向的人。
Sujoy快樂
模塊和過程所有者
這門課程讓我在6個月的時間裏對AI ML的廣度和深度都有了較好的了解
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。
讓行業做好職業支持的準備beplay网站登录
1:1行業互動
簡曆和領英簡介回顧
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研究生項目
與同行的全球合作
通過微課認識其他人工智能學習者,拓展你的專業網絡。
查看批處理配置文件周末在線導師專家
通過與認證的行業專業人士的周末會議,獲得8個以上行業相關項目的幫助。
視圖的經驗項目支持
我們幫助你保持動力。在課程中獲得個性化的學術和非學術支持。
與行業相關的項目和技能
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
訓練營專為沒有編程經驗的學習者設計
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
在你的簡曆中展示你在德克薩斯大學奧斯汀分校的畢業證書
# 3MS -商業分析,由QS世界大學排名,2022年
# 6高管教育-定製課程,金融時報,2022年
有關該計劃的任何反饋和疑問,請與我們聯係MSB-AIML@mccombs.utexas.edu
# 3
MS -商業分析
QS世界大學排名,2022
# 6
執行教育-定製課程
金融時報》
2022
基金會
基礎模塊包括兩門課程,在這兩門課程中,我們將直接使用Python編程語言進行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,這樣我們就可以順利完成剩下的旅程。歡迎來到我們的節目。
- 編程概論
- Python簡介
- 創建第一個帶有數據結構、循環和函數的程序
- 最終的評估
對於那些尋求在沒有任何編程經驗的情況下提高人工智能和機器學習技能的專業人士,這個訓練營專注於幫助你掌握入門所需的基礎知識。有了堅實的基礎,您在AI和ML方麵的學習旅程將更加簡化。
了解計算機編程的世界,以及影響數據模型和處理性能的機器中的不同硬件組件
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。它被設計成這樣,您可以立即開始解決數據分析問題
了解如何在Python中編寫和利用循環和函數。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。掌握了所有這些基本的編程知識,您將能夠用Python設計和編寫您的第一個程序。
本模塊允許您通過實際評估,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、易於學習的語法,突出了代碼的可讀性。
本模塊將教你如何使用Python語法來執行你的第一個代碼,使用基本的Python基礎知識。
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,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如何使用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類型。它使我們能夠在數據中發現模式和見解,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
- 概率和條件概率
- 假設檢驗
- 卡方和方差分析
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人工智能和機器學習概念的基礎,在這門AI ML PG課程中學習。
通過描述和總結大量數據集進行數據分析的研究被稱為描述性分析。它可以是一個地區人口的樣本,也可以是50名學生的成績。
本模塊將幫助您理解Python中的AI ML描述統計。
推理統計學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進行推理統計。
概率是一種用來研究隨機性的數學工具,就像隨機實驗中某個事件發生的可能性一樣。條件概率是一個事件發生的可能性,前提是其他幾個事件也發生了。
在本模塊中,您將學習Python中AI ML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的統計學習過程。
在本模塊中,您將學習用於AI和ML的假設測試。
卡方是統計學中使用的一種假設檢驗方法,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,是一種用於AI和ML的統計技術。您可以使用ANOVA將觀察到的方差數據拆分為許多組件,以便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,在那裏您將學習機器學習技術和經典ML中普遍使用的所有算法,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,在不確定性存在的情況下,根據證據進行預測。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關於機器學習的介紹。
線性回歸是最流行的監督ML算法之一,用於預測分析,導致產生最好的結果。你可以用這種方法假設自變量和因變量之間存在線性關係。
你將在本模塊中涵蓋線性回歸的所有概念。
邏輯回歸也是最流行的監督ML算法之一,就像線性回歸一樣。這是一個簡單的分類算法,你可以在自變量的幫助下預測分類因變量。
你將在本模塊中涵蓋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,增加和堆疊
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,您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、偏差或改善預測。
決策樹是一種監督ML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ML算法。顧名思義,它由提供的數據集的幾個子集上的幾個決策樹組成。之後,它計算平均值以提高數據集的預測準確性。
在本模塊中,您將學習幾種基本的集成方法,如Bagging, Boosting和Stacking,在這些方法中,您可以增強機器學習算法的穩定性和準確性,將它們轉換為健壯的分類等。
模型選擇與調優
- 工程特性
- 抽樣和打擊,正則化
- 流水線
- 模型性能測量
模型構建是一個迭代的過程。使用特征工程技術,以及仔細的模型選擇練習,有助於改進模型。此外,調整模型是獲得最佳結果的重要步驟。本模塊的機器學習在線課程講述的步驟和過程大致相同。
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,您將學習特性工程涉及的幾個步驟。
抽樣是根據統計數據檢索總體信息的過程。smte代表合成少數過采樣技術,它可以幫助您以平衡的方式增加數據集的總案例。
正則化用於修改ML模型,以防止過擬合並創建最優解決方案。
本模塊將讓您深入了解使用Pipelining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。在這個機器學習在線課程中,您將學習常用的聚類技術,如k均值聚類和分層聚類,以及主成分分析等降維技術。
k均值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,您將學習算法如何工作並稍後實現它。
本模塊將教你算法的工作原理及其實現。
層次聚類是另一種流行的無監督ML技術或算法,用於構建層次結構或樹狀結構的聚類。例如,您可以將未標記的數據集列表組合到層次結構中的集群中。
- 包裝模型
- Rest api, Dockers
- ML管道和模型可伸縮性
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您的模型可擴展、健壯和可再現的技術。
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映像或製作一個映像所需的文件。
RESTful API,也稱為具象狀態傳輸,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,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。
在本模塊中,您將了解用於ML模型的ML管道和模型可伸縮性的所有信息。
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,我們繼續使用非結構化數據(如文本和圖像)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”來實現機器學習過程,該網絡由按層次結構排列的幾個層次組成。在這門人工智能在線課程中,您將了解人工神經網絡的基本構建模塊。在本深度學習在線課程中,您將學習如何將深度學習網絡成功應用於數據,用於知識發現、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。它還能夠理性地、人道地思考和行動。
深度學習是人工智能的一個子集——一種機器學習技術,教會計算機和設備邏輯功能。
人工神經網絡(ANN)的靈感來自於人體內的生物神經元,它們在特定情況下被激活,導致身體做出相應的反應。
在本模塊中,您將學習有關人工神經網絡的所有知識。
激活函數用於定義神經網絡從眾多輸入中得到的輸出。損失函數是一種神經網絡誤差預測技術。
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。這個庫在Python中廣泛用於AI ML。
本模塊將教你如何從頭開始實現TensorFlow。
Keras是一個功能強大的開源API,旨在開發和評估深度學習模型。這個庫在Python中廣泛用於AI ML。
本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饋送到cnn。
在本模塊中,您將了解計算機視覺的所有業務應用,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,在深度學習中可以使用這些數據進行圖像識別。
本模塊將教你如何從零開始處理卷積。
卷積神經網絡(CNN)被用於圖像處理、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。
- 自然語言處理的商業應用
- 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,圍繞著裝備計算機以理解人類語言。你將學會從文本中理解情感。
本模塊將讓你熟悉NLP的介紹,然後教你所有你需要了解NLP的基本業務應用程序。
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,這些應用程序與由不同結構組成的語言一起工作。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洗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,如文本清洗、標記化、詞幹等。
本模塊將向您介紹如何使用python在自然語言處理中使用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。
- ChatGPT和OpenAI概述
- NLP和生成式AI的時間軸
- 理解ChatGPT和生成式AI的框架
- 對工作、商業和教育的影響
- 輸出方式和限製
- 利用ChatGPT的業務角色
- 提示工程微調輸出
- RLHF的實際演示和獎勵部分
了解ChatGPT是什麼以及它是如何工作的,並深入研究ChatGPT對工作、商業和教育的影響。此外,還將了解提示工程,以及如何使用它對特定用例的輸出進行微調。
- 生成式AI的數學基礎
- 第一個生成神經網絡
- GANs:真實感圖像生成
- 條件GANs與穩定擴散:圖像生成的控製與改進
- 變壓器模型:自然語言的生成人工智能
- ChatGPT:對話生成式AI
- 親手創建ChatGPT原型
- 進一步學習和理解的下一步
通過學習生成式AI背後的數學基礎知識,深入了解ChatGPT的開發堆棧。此外,還將了解變壓器模型以及它們如何在生成式AI中用於自然語言。
- 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
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,您將學習如何使用過去的產品購買和滿意度數據來創建成功的推薦係統,以提供高質量的個性化推薦。
基於流行度的模型是一個推薦係統,它基於流行度或任何當前趨勢模型運行。
購物籃分析,也稱為親和性分析,是一種基於以下理論的建模技術: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,我們根據該數據創建一個用戶配置文件,稍後將其用於用戶建議。用戶向我們提供更多信息或采取更多基於建議的操作,這隨後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體使用,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。
混合推薦係統是眾多分類模型和聚類技術的組合。本模塊將介紹如何使用混合推薦係統。
職業援助:簡曆和LinkedIn資料審查,麵試準備,1:1的職業指導
這個關於人工智能和機器學習的研究生認證課程將幫助你完成你的職業道路,建立你的專業簡曆和審查你的Linkedin個人資料。該項目還將進行模擬麵試,以增強你的信心,培養你應對專業麵試的能力。該項目還將為您提供一對一的行業專家職業指導,並指導您參加招聘會。
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頂級人工智能和機器學習在線課程的研究生證書。該課程的全麵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,並推動你的職業轉型。
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
特征工程和模型調優
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
該項目彙集了領先的院士和行業專家,讓您對核心概念有一個實際的理解。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
Dan Mitchell教授
助理教授
Abhinanda Sarkar博士
教學主任
Mukesh Rao教授
導演
蘇尼爾·庫馬爾博士
總經理-工程創新
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,Meta
Nimish斯利瓦斯塔瓦
Adobe高級機器學習工程師
Tchuente弗蘭克
高級數據科學家,論文
維巴夫·雷迪,K
Socure的高級數據科學家
Dipjyoti Das
員工數據科學家,One Concern
Omid Badretale
加拿大皇家銀行資本市場|替代數據高級研究數據科學家
Asghar穆罕默
Cvent的高級數據科學家
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
CGI高級數據工程師
阿利Mansurov
尼皮辛大學助理教授
Shahzeb Shahid
Kroll的高級數據科學家
優素福Baktir
Wider Circle的高級數據科學家
Shekhar Tanwar
Highmark公司機器學習工程師
Mahmudul哈桑
TELUS Communications首席數據科學家
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·安德拉德
卡爾加裏大學高級數據科學家和creis數據科學計劃負責人
Kandarp帕特爾
沃爾瑪AI/ML員工數據科學家
本布魯克
斯圖爾特·厄本教授的量化金融分析課程助教。約翰霍普金斯大學凱瑞商學院
學習者感言
老師和視頻都很棒。每節課結束時,我們都會得到一些練習模塊。我們還有一個項目討論論壇,團隊中任何參與項目的人都可以提出問題,然後由團隊回答。
Gaurang Laxmanbhai Patel
它的結構、時機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本的領域,這些領域實際上可以幫助我把這門學科或我的學習提升到一個新的水平。
Shadab Syed
這超出了我的預期。我離開的時候感覺很棒,很自信。我被人工智能嚇到了。現在我不是了。這就是我看到的影響。
阿爾斯通諾亞
事實上,每個視頻都可以在午休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價值,更令人滿意,更易於管理。
威廉·馬修·泰勒
支持係統是關鍵,比如有一個導師,協調經理,諸如此類的概念,而我在其他很多項目中都沒有發現這些。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
該課程非常適合在數據科學領域幾乎沒有經驗的人。對我來說,手冊和提供的教學大綱、要求和交付時間表是主要的賣點。我衷心地向任何想在數據科學領域開始職業生涯的人推薦這個課程。
大衛·西克曼
我喜歡Great Learning的“學習與應用”理念。beplay2018官网這個項目給了我解決複雜問題的信心,並讓我找到了可以幫助我解決問題的工具。導師會議令人難以置信,所有導師在傳授知識時都表現得非常出色。
斯蒂芬妮·妮可·貝克
我相信這門課的內容是高質量的,所有的老師在每一個話題上都做了充分的準備。導師會議很棒,他們的見解和對材料的補充非常有價值。項目經理的支持也非常出色。我相信這個項目是優秀的。
加斯頓·阿爾瓦拉多·馬薩
這個項目幫助我提升了我的技能,以理解新興技術帶來的概念。它幫助我提高了我公司正在研究的相同技術的技能,並使我能夠在這個領域高效地工作。
安娜居多
導師學習課程和與不同群體建立網絡的能力是促使我選擇這門課程的兩件事。課程中的案例研究幫助我們更輕鬆地解決現實世界中的問題!
達斯汀·李
內容經過了深思熟慮,團隊的反應也非常迅速。這對我來說是一次很好的經曆,我會把這個項目推薦給我的同事。
Deepa Chandrasekaran
我和我的項目顧問在一起的經曆非常棒。他很樂於接受,解決了我所有的疑問。項目顧問督促我們不斷實現我們的目標,這使得這個項目比其他項目更好。
Everth埃爾南德斯
現在,當我與客戶交談或參加業務開發活動時,我都能說英語。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。
Kokila Narayanan
這個項目對我目前的工作很有幫助,我將把我所學的知識融入到現在的工作中。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之旅中幫助了我。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
通過項目的學習,我解決了工作中的問題,特別是與計算機視覺和機器人過程相關的問題。我也很感激項目顧問,每當我們遇到問題時,他都會幫助我們。
Endri等問題
學員對導師和項目管理支持的反饋
導師會議非常有幫助!Nirupam很棒!他很有耐心,解決了我個人的問題,也給了我廣泛的行業層麵的建議,並對典型招聘經理所關心的問題提供了深入的見解。他還根據我的專業背景、地區和興趣,給了我很好的建議。
閱讀更多項目費用
向我們學習的好處
- 高質量的內容
- 8個以上動手項目
- 微課堂現場指導學習
- 行業專家解疑
- 由德克薩斯大學奧斯汀分校的教職員工主持的在線直播研討會
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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
信息係統工程師
美國陸軍
申請過程
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通過填寫簡單的在線申請表進行申請。
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通過招生主任辦公室的電話篩選。
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我們將向選出的少數候選人發出錄取通知書。支付入場費確保你的座位。
批量開始日期
在線
待公布
常見問題
不,PGP-AIML是McCombs商學院與Great Learning合作提供的在線專業證書課程。beplay2018官网由於它不是學校提供的學位/全日製課程,因此,學校沒有這個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,並在每個模塊中獲得分數,以確定您是否有資格獲得證書。
成功完成課程後,即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頒發的證書。
每周包括大約2-3小時的錄音講座和每個周末額外的2小時指導學習課程,其中包括實際應用和解決問題。該項目還包括每周大約一小時的練習或評估。此外,根據你的背景,你應該每周投入2到4個小時用於自學和實踐。所以,這相當於每周投入8-10個小時的時間。
人工智能是用來製造像人類一樣行動的智能機器的技術。人工智能使係統能夠模仿人類行為,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。
人工智能是一項應用於幾乎所有行業和企業的技術。人工智能幾乎無處不在。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、智能窗口處理、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自動學習和從經驗中進步的能力。通過使用機器學習技術,企業可以自動化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專業的碩士學位將為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能像人類一樣思考的機器人或計算機係統。人工智能是一種了解人類並使他們的生活更容易的技術。從蘋果的Siri到穀歌的語音助手,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更輕鬆方麵發揮著最關鍵的作用。簡單地說,人工智能可以被定義為我們和計算機設備之間的接口,它是一種使係統能夠很好地理解人類的技術。人工智能技術正在快速發展,適應這項技術的行業和企業數量正在激增。全球對人工智能專業人士的需求巨大。因此,學習最好的人工智能課程並在這一領域從事職業生涯是你為自己做出的最佳選擇。
人工智能已經存在多年了。在一個充滿數據的世界裏,人工智能已經讓我們的生活在今天的很多日子裏變得更容易。
專家預測,到2050年,人工智能革命將永遠改變世界。
但讓我們來了解一下人工智能是怎麼做的。人工智能不過是自動收集和分析數據並從中獲得有意義的見解的軟件。Facebook的新聞推送會根據我們的興趣自動調整。人工智能算法接收大量數據,將其過濾出來,並在頁麵頂部為我們顯示。
人工智能的確能模仿人腦。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。簡單地說,人工智能可以被解釋為使機器人工智能的技術。這需要大量的數據和巨大的計算機能力來處理應用程序。即使區塊鏈、物聯網等更強大的技術正在開發,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與日俱增。因此,許多人都在尋找人工智能課程遭遇向人工智能工作角色的職業轉變。
人工智能領域提供的薪酬標準是激勵許多人在這一領域追求職業生涯的主要因素之一。該領域提供的工作角色被認為是全球薪酬最高的工作之一。在美國,人工智能和機器學習專業人員的工資標準在每年9萬美元到30.5萬美元之間。平均薪級表預期為每年164 769美元。而在印度,這個數字在每年60萬至350萬盧比之間,平均工資水平估計為每年2166857萬盧比。因此,全球對人工智能和機器學習課程的需求正處於頂峰。
如果您有興趣參加人工智能培訓,請選擇學習人工智能的先決條件和基礎知識。
以下是一些明顯的先決條件,可以幫助你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的,因此學習編程語言是必不可少的。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AI和機器學習專業人員使用的最流行的編程語言。
2.數學與統計學
你不需要是數學專家來學習人工智能和機器學習技術。然而,你不應該是人工智能和機器學習中應用的幾個數學概念的新手。對微積分,概率,統計學的基本理解對於理解AIML的概念是至關重要的。
3.數據可視化工具
數據可視化是人工智能專業人員日常工作的主要角色之一。因此,善於使用Tableau、Microsoft Power BI等數據可視化工具,可以幫助你更快地學習AI技術。
除了上述先決條件外,對人工智能的基礎知識有一個簡明的理解也會促進對人工智能的幾個概念的理解。
Great Learning設計的人工智能課程適合以下人群: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找到工作的應屆畢業生可以修讀人工智能專業的研究生課程。
- 希望成為AI專業人士的經理或企業主可以選擇AI領導者課程。
- 有經驗的專業人士,希望在現有的工作領域使用人工智能。
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。
- 建立更好的商業戰略: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,提出支持公司蓬勃發展的最佳商業計劃。如今,大多數頂尖公司都在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:企業必須意識到其市場的最新趨勢。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,計劃提供最佳服務的業務戰略。具有良好願景並精通人工智能的企業可以組成開創性的解決方案。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需求很大,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,以降低公司的成本。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帶來市場上幾個行業中最好的職業機會。
許多人認為人工智能和機器學習僅限於IT行業。人工智能在世界各地的每個行業都得到了應用。
讓我們來了解一下人工智能在當今幾個行業中的應用情況。
- 客戶支持:人工智能領域被觀察到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應用,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。係統會了解顧客的選擇,並給出最有意義的建議。這使得用戶體驗成為個性化的購物體驗。通過這種方式,AI通過增強客戶體驗而使電子商務行業受益。今天,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缺少的一部分。我們大部分時間都花在Facebook、Twitter、Instagram等社交媒體平台上。社交媒體網站以信息、推文、帖子等形式產生了大量數據。在Facebook等社交媒體平台上,人工智能用於人臉識別,而機器學習和深度學習概念用於識別人們的麵部特征,並自動建議你標記他們。推特的人工智能正在利用自然語言處理(Natural language Processing)來識別推特中的仇恨言論和恐怖主義語言。
因此,看看最好的人工智能課程,今天學習人工智能,並進入21世紀最受歡迎的工作崗位。
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