![但奧斯丁](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/learning-partners/new-logo/utaustin-1-d74dd3fcbc8f8d1a2d9b77e04a20801f1ab1fdbc225a6b198f752d905d6a2bc8.png)
人工智能與機器學習專業研究生課程:商業應用
從全球頂級學校學習,培養就業所需的人工智能技能
- 6個月計劃
- 有導師的在線學習
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項目的滿意度
90%
計劃完成率
成千上萬的職業改變
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加斯頓阿爾瓦拉多胎盤
全球產品經理
課程內容高質量,教師對每一個話題都做了充分的準備。
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![學習者的形象](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/alumni/testimonials/Joydeep-629d12f93c791add3724ec02e789e351d70d254f9ee6d2ea7bb4f371aaa7b880.jpg)
Joydeep保護好
老顧問、建築
非常適合那些想要在這個領域開始,很少或沒有相關知識的人。
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![學習者的形象](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/samantha-fong-2fd22b729b357c32cc9194814bd3a611142b57fb30f56cf1d572955275ec607f.jpg)
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了這個行業。
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斯蘇
高級首席工程師
從他們的在線門戶網站到培訓視頻,所有的一切都與高技能的教授和高效的導師會議一致。
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傑拉爾德·祖尼加
技術安全領導
這些概念對於沒有編程背景的專業人士來說是容易理解的,而對於那些在相關領域擁有先進知識的人來說則具有足夠的挑戰性。
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Banerjee Kingshuk
軟件工程主管
如果您被web上的ML信息弄得不知所措,想要在這個令人興奮的技術領域找到一個明確的方向,請向您推薦本課程。
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Sujoy快樂
模塊和進程所有者
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覆蓋
![公司的標誌](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/nielsen-d40a6e4a41f96ecc6e7596e230fc53e2df18266a35921ec0e41d0047893abb04.png)
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Adarsh庫馬爾
老項目經理
為學生和專業人員開始發展該領域所需的技能的優秀課程。
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讓行業做好職業支持的準備beplay网站登录
![招聘啟事](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/dsba-intl/1-1-interaction-8a2dcd6b0023db7297490210272d6ca7d1cfd2ed7bb110b55dae282819ac449d.jpg)
1:1產業互動
![個性化的簡曆](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/resume-s-4be1411dac8b75b7d424fe989843f9e2975f9edf2d7a03e211cc66393b8c7ad5.jpg)
簡曆和Linkedin簡介審查
![模擬麵試](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/mock-interview-s-new-0e66117686651d2416d55d57774a980e3f53bc542abfb5397a86908be2c05821.jpg)
麵試準備和演示
![項目組合評估](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/job-posting-s-new-fe4e786780306daf0823e325753d060cd74b58804b5f416c74be3016c1c6777a.jpg)
在線項目組合評估
為什麼選擇我們的AI和ML研究生課程
與同行的全球合作
通過微課認識其他人工智能學習者,擴大你的專業網絡。
查看批處理配置文件![雲服務](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/learn-anytime-a8c9488f4ba56530f3c6da3accb2ef10d0d4a49dc3b99666d49104d578d40cca.jpg)
周末專家在線輔導
通過與認證行業專業人士的周末會議,在8個以上的行業相關項目上獲得幫助。
視圖的經驗![生活指導](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/cloud-computing/live-mentorship-intl-8a38e494af381dba8633e6889fdc0b12f17ef05116b3ea3cf4c0733bf7088334.jpg)
項目支持
我們幫助你保持動力。在課程期間獲得個性化的學術和非學術支持。
![個性化的項目經理](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/cloud-computing/program-manager-intl-be9db60d963b45dbb95d9174447a326593a5c0d464202ec2dcfbbd0a27d37e0b.jpg)
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![專門的職業支持beplay网站登录](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/people-network-9e88f9525f43641b00301eb98b944075de9a81ee472408e0645f5ef4eadde390.jpg)
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
![專門的職業支持beplay网站登录](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/bootcamp-272ddf906d4ca0c70854856ebef77990990429762a236f201369b6b358ad3eca.jpg)
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的畢業證書
![校園形象](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/cloud-computing/university-image-texas-c4706e19e53b6a5ecee2accaf9d09ecf4e4960651bdc11f8d60598c7b0f2cce6.jpg)
德州麥庫姆斯大學人工智能和機器學習研究生項目,與Great Learning合作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查詢,請聯係我們MSB-AIML@mccombs.utexas.edu
![德克薩斯大學奧斯汀分校人工智能和機器學習證書](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/certificate-university-texas-aiml-e1562f964b539f5e665f74d33fdbaa3ad941a03ab578ee691f1fb7fa1f8b2de3.jpg)
基金會
基礎模塊包括兩門課程,在這兩門課程中,我們將直接接觸人工智能和機器學習的Python編程語言和統計學習。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,使我們能夠以最小的障礙完成剩下的旅程。歡迎來到我們的節目。
- 介紹編程
- 介紹了Python
- 創建第一個帶有數據結構、循環和函數的程序
- 最終的評估
對於希望提高人工智能和機器學習技能而沒有任何編程經驗的專業人士,這個訓練營專注於幫助您掌握入門所需的基礎知識。有了堅實的基礎,您在AI和ML方麵的學習之旅將更加流暢。
了解計算機編程的世界,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的基礎知識以加強您的編程基礎。本模塊介紹Python中的變量、數據類型、打印、輸入和輸出語句。它的設計方式使您可以立即開始解決數據分析問題
理解如何在Python中編寫和利用循環和函數。本模塊還將介紹Python中已有的函數,以及如何利用它們解決數據挑戰。有了這些基本的編程知識,您就能夠用Python設計和編寫您的第一個程序。
本模塊允許您通過實踐評估來演示利用Python編程解決數據科學和數據分析問題的能力
- 介紹了Python
- 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語法來使用基本的Python基礎來執行你的第一個代碼。
NumPy是一個用於科學計算的Python包,比如處理數組,比如多維數組對象、派生對象(比如掩碼數組和矩陣)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如何使用Pandas和NumPy來探索數據集。
探索性數據分析(EDA)本質上是統計學家講故事的一種類型。它允許我們在數據中發現模式和見解,通常使用可視化方法。
本模塊將讓你深入了解Python中的EDA和可視化工具。
Matplotlib是一個用於創建靜態動畫、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如何使用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
- 卡方檢驗和方差分析
統計學習是應用統計學的一個分支,研究機器學習,強調統計模型和不確定性的評估。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AI ML PG項目中學習。
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。
本模塊將幫助您理解用於AI ML的Python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使用推理統計。
概率是一種用於研究隨機性的數學工具,就像隨機實驗中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AI ML 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的統計學習過程。
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一種假設檢驗方法,通過它可以衡量模型與實際觀察/調查數據的比較情況。
方差分析,也稱為方差分析(ANOVA),是AI和ML中使用的一種統計技術。您可以將觀察到的方差數據拆分為多個成分,使用方差分析進行額外的分析和測試。
本模塊將教您如何識別兩個或多個組的平均數之間的顯著差異。
機器學習
下一個模塊是機器學習在線課程,在那裏你將學習機器學習技術和在經典ML中普遍使用的所有算法,它們屬於每個類別。
- 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,並通過無需編程的體驗自動提高其性能和準確性。
本模塊將教給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,產生最好的結果。你可以使用這個技巧來假設自變量和因變量之間的線性關係。
本模塊將涵蓋線性回歸的所有概念。
邏輯回歸和線性回歸一樣,也是最流行的有監督的ML算法之一。它是一種簡單的分類算法,可以在自變量的輔助下預測類別因變量。
本模塊將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
- 綜合方法-裝袋,提升和堆疊
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,您將了解不同的集成方法,將幾種機器學習技術組合成一個預測模型,以減少方差、偏差或改善預測。
決策樹是一種有監督的ML算法,可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有監督的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,將它們轉換為魯棒分類等。
機型選型與調優
- 工程特性
- 抽樣和打擊,正則化
- 流水線
- 模型性能的措施
模型的建立是一個迭代的過程。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,您將學習特性工程涉及的幾個步驟。
抽樣是根據統計數據檢索有關總體信息的過程。smte是合成少數過采樣技術的縮寫,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如何使用Pipelining自動化您的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-Means聚類和分層聚類,以及降維技術,如主成分分析。
k -均值聚類是一種常用的無監督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。
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,可以將一組未標記的數據集組合到層次結構中的一個集群中。
- 包裝模型
- Rest api,碼頭工人
- 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伸縮、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,以作為web服務托管模型。它還允許您下載完整構建的Docker映像或生成映像所需的文件。
RESTful API,也稱為具象狀態傳輸,是一種使用諸如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。
在本模塊中,您將學習您需要了解的關於ML模型使用的ML管道和模型可伸縮性的一切知識。
人工智能與深度學習
人工智能和深度學習課程將帶領我們超越傳統的ML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”來執行機器學習過程,該網絡由按層次排列的幾個層次組成。在這個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。在這門深度學習在線課程中,您將學習深度學習網絡如何成功地應用於數據,進行知識發現、知識應用和基於知識的預測。
本模塊將從介紹人工智能(AI)和深度學習開始。
人工智能是人類創造的智能實體,能夠在沒有明確指令的情況下智能地執行任務。它還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,它們在特定的環境下被激活,導致身體做出相應的反應。
在這個模塊中,你將學習到所有你需要知道的關於人工神經網絡的知識。
激活函數用於定義神經網絡從大量輸入中得到的輸出。損失函數是一種預測神經網絡誤差的技術。
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AI ML的Python中被廣泛使用。
本模塊將教你如何從零開始實現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。該庫在AI ML的Python中被廣泛使用。
本模塊將教你如何從零開始實現Keras。
- 計算機視覺的商業應用“,
- 處理圖像
- 曲線玲瓏
- 介紹有線電視新聞網
下一個模塊是計算機視覺課程。本模塊將討論計算機係統使用CNN(卷積神經網絡)觀察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,以便將其饋送到cnn。
在本模塊中,您將通過計算機視覺的所有商業應用程序,並了解它如何影響幾個商業行業。
本模塊將教會您如何處理圖像並從中提取所有數據,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神經網絡的另一個有趣的實現,它圍繞使計算機能夠理解人類語言展開。你將從課文中學會理解情感。
本模塊將使您熟悉NLP的介紹,稍後將教授您需要了解的關於NLP的所有基本業務應用程序。
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、有效的算法來理解它們。
文本預處理是一種用於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、標記化、詞幹化等。
本模塊將向您講解如何在使用python的自然語言處理中使用各種庫處理文本數據。
情緒分析是一種NLP技術,用來檢查數據是積極的、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
- 市場購物籃分析
- 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創建成功的推薦係統,以提供高質量的個性化推薦。
一個基於人氣的模型是一個推薦係統,它基於人氣或任何當前的趨勢模型運行。
市場籃子分析,也稱為親和力分析,是一種建模技術,它基於這樣一個理論: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此數據的用戶配置文件,該配置文件稍後將用於用戶建議。用戶向我們提供更多的信息或采取更多基於推薦的操作,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,其中有許多策略來識別相似的用戶或項目,從而提出最佳的推薦。
混合推薦係統是多種分類模型和聚類技術的結合。本模塊將介紹如何使用混合推薦係統。
職業援助:簡曆和LinkedIn資料審核,麵試準備,1:1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專業簡曆和審查你的Linkedin簡介。該項目還將進行模擬麵試,以增強你的信心,培養你搞定職業麵試。該項目還將幫助你與行業專家進行一對一的職業指導,並指導你通過職業招聘會。
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士。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。
涉及的語言和工具
![語言標識](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/language-logos-cd59a72b4bc14c8c52ce597aa39560788cf5b458a3acd68706c412620cceef43.jpg)
![語言標識](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/language-logos-mob-86e412da059ad22dc2176eb7b853c4555aaf85b0c495ce2a7bd11baa582f6f90.jpg)
實踐項目
來自行業的數據集
![行業的標誌](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/industry-logos-5833113310e9655e96157865a051d6ed324588f5a7efcf7f71119abe0427858f.png)
1000 +
項目完成
22 +
域
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監督式學習
推銷個人貸款的運動
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整體技術
預測潛在客戶
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特性工程與模型調優
建築材料強度
![隨時學習](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/cloud-computing/hospitality-8b2c02d52ffee280dd69115f1be4c8cd44bb5aa471f75cf0ff4659086e7d4040.png)
無監督學習
銀行客戶細分
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神經網絡
識別街景門牌號
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自然語言處理
諷刺新聞檢測
![隨時學習](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/product-recommendation-303aa967d029401f72c6f7ea1ee728230208ec97443c24357fca95152d77f291.png)
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。盡管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。
![但奧斯丁](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/s3-public-images/placeholder.png)
20 +
教授
![但奧斯丁](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/s3-public-images/placeholder.png)
2500+
行業顧問
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/guru-pics/dan-mitchell-46e2ba204e998832c5fce7914870071364253fdc8723a9a898c2235c2b0511a4.jpg)
教授丹•米切爾
助理教授
![](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/logo/maccomb-logo-30b6df6d11e4d9020955efd962e19fab1d287dc6e2bac78624bab6584084cc85.png)
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/guru-pics/abhinanda-72f15c69e41440eeac29df74ca8b189080c8d12a97b46f5c14ca46c81bfa7ab9.jpg)
Abhinanda Sarkar博士
教學主任
![](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/university-logos/stanford-university-57724e68b7572bf74c4b4396af4fb45e9713fa386aa61f8d8232dd3051c816f1.png)
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/guru-pics/mukesh-rao-0fa69d2d7bf5a9d8ef097d2c2846415ecd6336fc4f60d06b4b6b32b301c3c7f3.jpg)
穆克什Rao教授
導演
![](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/logo/great-lakes-logo-5ca22d10c242b0333abfc4c5422c21c826ec304353fc4273a4df642be1cfdb0c.png)
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蘇尼爾Kumar博士
總經理-工程創新
![](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/logo/gm-innovation-logo-b98444ced7b6858a85fe8170a842b65699422f4151dc86669cafb4bf066a1acc.png)
來自頂級機構的行業導師
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/idris-malik-c0d90d3b6d093d670e3b0644952ce171e700658b997f2941909ea2066069f2ee.jpg)
伊德裏斯馬利克
軟件工程師,機器學習,Meta
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Nimish斯利瓦斯塔瓦
Adobe高級機器學習工程師
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Tchuente弗蘭克
高級數據科學家,論文
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Vybhav Reddy
高級數據科學家,Socure
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Dipjyoti Das
員工數據科學家,一個關注點
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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|
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/rbc-capital-7759ea70804f7e2e8d59f89c763f9f7cf89ebfdabdd947d6eff1dad24455db8b.png)
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/asghar-moham-616a92e82648f42af54994061521b1dfa9efdc1334ef44104b68ca60b542fe52.jpg)
Asghar穆罕默
Cvent高級數據科學家
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/rafat-mohammed-d3bfe9d32b0a6052ef16c857189d658291aee2af1df8d797418309489e554422.jpg)
Rafat穆罕默德
高級數據科學家,高級分析,戈登食品服務
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/mustakim-helal-d071a4df29d9d738406851c463766f4234756a5164a9a2295160a4165739a321.jpg)
Mustakim希拉勒
高級數據工程師,CGI
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/alisher-man-4da844a2aa18ef4534bcf869219b6c6dd926c8fba366fc5e53f1c3a47d771b19.jpg)
阿利Mansurov
尼皮辛大學助理教授
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/shahzeb-shahid-bd9068f2d8530ccd54745be95529cb038b24d34579ea68a12a125491b3b743b2.jpg)
Shahzeb Shahid
高級數據科學家,Kroll
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/kroll-logo-new-5308ddd4eea2981c184461ca6e921f1f28522eaabd5c016c44dea464e5c90ec7.png)
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/yusuf-baktir-3e0e67802df0b362d3c078fe8f7a8800dd10768af8c9d76844d50a7406ba90a0.jpg)
優素福Baktir
高級數據科學家,更廣泛的圈子
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/shekhar-tanwar-ef6004b5c89621e0f466ff337d36dd956d55adc9f1f1fb5ea88d63e3db533097.jpg)
Shekhar Tanwar
機器學習工程師,Highmark Inc.
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/highmark-inc-new-c2b58e9c66777356c1182b6b11d8c4faf2b2232f850e5f086f3834a9bfc48f33.png)
![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/mahmudul-hasan-dbc236488c087c0163c40a3829da8c5b58b5b3729063152bc4f88cd54fb11300.jpg)
Mahmudul哈桑
TELUS通信公司首席數據科學家
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/olha-kuzaka-c15271bd55a317655c305cae41a290350a2ea0f6c1001176a13dee59054a88df.jpg)
裏Olha Kuzaka
高級軟件工程師1 -數據,技術主管,BenchSci
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/karlos-mura-0b95b7bad148d31d81f16e65c896aecd881ebda364de106273a9b4344f9d2cc1.jpg)
卡爾洛Muradyan
泰克資源有限公司數據科學家
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![教師](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mentors-pics/marcelo-guarido-73c5071304240da1958e53a805c24fbcd797f2a7b6214406f759e6261cca42ef.jpg)
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
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/calgary-univ-b7aa523dd252f68e3b76a61a773263c4bfab40198723e5fc4d72e3768396d1ac.png)
Kandarp帕特爾
沃爾瑪AI/ML員工數據科學家
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/walmart-logo-6feb1c443946fd7979b7c96d09c378c7ca25b63c34bdb30a48652bdbf710246c.png)
本布魯克
擔任Stuart Urban教授定量金融分析課程的助教。約翰霍普金斯大學凱裏商學院
![公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/company-logo/jon-hopkins-83d1371d5fdd63f210b14dff34efc2ffb55a8fdfbbb8bfac4944f61ec88a1d69.png)
學習者感言
老師和視頻都很棒。在每一節課的最後,我們都會得到一些練習模塊。我們也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,團隊將進行回答。
Gaurang Laxmanbhai帕特爾
![LT](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aifl-intl/l&t-a70fda195c8aa5701fc09a81f1bb8b1eb1257223015a4729be9a2ed078651581.png)
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高到一個新的水平。
Shadab Syed
![QIB](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/qib-24f0267c6e9b9db5553426bd95d48249e820fd3b78b59fc9857befec50a2695a.jpg)
它超出了我的預期。我離開的時候感覺很好,很自信。我被人工智能嚇到了。現在我不是。這就是我看到的影響。
阿爾斯通諾亞
![VINCARI](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/vincari-09b9940fe740fdd634850580658f7a6130ab6fac2cb8684922c868fc82867094.jpg)
事實上,每個視頻都可以在午休時間或休息時間以你能理解的方式觀看,這使得學習旅程更有意義,更令人滿意,更易於管理。
威廉·馬修·泰勒
![印孚瑟斯](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/mba-courses/infosys-logo-99152d7cf8cbbd81609faa1e442456662b4a4934071837e94044f80093a2fa9a.jpg)
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並沒有發現這些。如果你正在平衡你的工作、家庭和學習,那麼這種方法真的對你很有幫助。
Tandeep Sandhu
![空中客車公司](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/airbus-a7e2c7f0c79b062bfaa4a5bf127a62b4b9ea5d4f28add4320a02b5662e9b7f6b.jpg)
這個項目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,小冊子和提供的信息,教學大綱,要求和交付時間表是主要賣點。我將全心全意地向任何想在數據科學領域開始職業生涯的人推薦這個程序。
大衛·西克曼
![體育](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/company-logo/pe-fad3dce6eef6f57ea8e190ab99ee5483081393d6d9d1f08c2929efa596228ec9.png)
我喜歡Great Learning學習和應用的理念。beplay2018官网這個項目讓我有信心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,所有的導師在傳授知識時總是超越自我。
斯蒂芬妮·妮可·貝克
![TACC](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/company-logo/tacc-999722fe5fef7e729abf75d866a2f864b68b9fdc70223a947a851a1c6deaa504.png)
我相信課程的內容是高質量的,所有的老師對每一個話題都做了充分的準備。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。我認為這個項目非常出色。
加斯頓阿爾瓦拉多胎盤
![Materion](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/alumni/Materion-eedba0be468c665c7ebfe2bd39162de03d259f2c5a4b8e7fc844619644e5c6d8.jpg)
這個項目幫助我提升了自己的技能,使我能夠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同一技術的技能,並使我能夠在這個領域高效地工作。
安娜居多
![NXP](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/company-logo/nxp-d5fe0cfc064b107c6b6561789f5f00e723f4d7262ad5f24a788d53bd9863bb5c.png)
“導師學習”課程以及與不同群體建立聯係的能力是促使我選擇這門課程的兩大原因。項目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
![ProLytX](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/company-logo/prolytx-9db715fe79c47d0a7ae3171e64aa60cf29bbc96ef32084836a47c91cb20ae0ed.jpg)
遊戲內容經過深思熟慮,團隊的反應也非常積極。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
![IMI](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-intl/company-logo/imi-f92110b2f285457cd6c7d11bbabf313e8d4a0570ee8491400fd42b2168870c29.png)
我和我的項目指導老師在一起的經曆非常棒。他很善於接受,解決了我所有的疑問。計劃顧問推動我們持續地實現我們的目標,這使得這個計劃比其他計劃更好。
Everth埃爾南德斯
![惠普](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/similar-profiles/companies-logos/hp-e7fcadb333cf11befded0ce831b61acf9a05044dbabcf588f4343df48e0e3452.jpg)
現在,當我和客戶交談或參加商業發展活動時,我都會說漢語。這門課程為我更好地理解AI和ML領域提供了優勢和信心。
Kokila Narayanan
![CGI](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/similar-profiles/companies-logos/cgi-b8f941909d69068dd24760fa528cc6e0ec592a7c2525c0f50f108450c9df993c.jpg)
這個項目對我目前的工作很有幫助,我將把我學到的東西融入到工作中去。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,他們在整個學習過程中幫助了我。每當我有一個請求時,項目顧問都會非常快速和有效地作出響應。
Dimitrios Zografos創作
通過項目的學習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過程相關的問題。我也很感謝項目指導老師,在我們遇到問題的時候,他總是幫助我們。
Endri等問題
項目費用
向我們學習的好處
- 高質量的內容
- 8 +實踐項目
- 微課現場輔導學習
- 行業專家解惑
- 由德克薩斯大學奧斯汀分校的教員進行現場網絡研討會
- beplay网站登录職業支持服務
“這個項目幫助我在行業從業者的指導下獲得了動手技能。而這正是雇主所需要的。”
![伯納德](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/aiml-pp-new/bernand-tuman-4c858584b99f43d21c8258879beef17b05bb747da4f93b3fb71104e6620cd13c.jpg)
伯納德Tumanjong
信息係統工程師
美國陸軍
申請過程
填寫申請表
通過填寫一個簡單的在線申請表進行申請。
麵試過程
通過與招生主任辦公室的電話篩選。
加入項目
招聘信將向選出的少數候選人發出。支付入場費以確保座位安全。
![通用的圖像](https://d1vwxdpzbgdqj.cloudfront.net/assets/escalation-generic-image-05b2b0039b2a82c0595e53cac8757691c136440721585c448d79ca498e23c48c.jpg)
批處理開始日期
在線
15th2022年10月
常見問題
不,PGP-AIML是由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。
每周包括大約2-3小時的錄音授課和每周末額外的2小時指導學習課程,包括實際應用和解決問題。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。
人工智能是一種用於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。
人工智能技術幾乎被應用於各行各業。人工智能實際上無處不在。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分支。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,它為係統提供了自動學習和從經驗中進步的能力,而不需要特別的指示。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機器人或建造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變得輕鬆的技術。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,人工智能正在讓我們的生活變得更容易,發揮著最關鍵的作用。簡單地說,人工智能可以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。人工智能技術正以快速的速度發展,適應這一技術的行業和企業的數量正在激增。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,並在該領域從事職業生涯,是你能為自己做出的最佳選擇。
人工智能已經存在很多年了。在一個充滿數據的世界裏,人工智能已經在很多時候讓我們的生活變得更容易。
專家預測,到2050年,人工智能革命將永遠改變世界。
但讓我們了解一下人工智能是做什麼的。人工智能不過是一種自動收集和分析數據並從中得出有意義見解的軟件。Facebook的信息流會根據我們的興趣自動調整。人工智能算法吸收大量數據,將它們過濾掉,並在頁麵頂部為我們顯示出來。
人工智能確實模仿了人腦。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,AI可以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。即使像區塊鏈、物聯網等更強大的技術正在被開發,人工智能也在不斷地在每個領域引發革命。這就是人工智能需求日益增長的原因。因此,許多人都在尋求人工智能課程遇到職業轉變到人工智能的工作角色。
人工智能領域提供的薪酬標準是激勵許多人在該領域追求職業的主要因素之一。該領域提供的職位被認為是全球薪酬最高的職位之一。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,這一數字在每年60萬至350萬美元之間,平均工資規模估計為每年21,86,857萬美元。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。
這裏有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
因為AI和ML都是關於訓練計算機係統,所以學習編程語言是非常必要的。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。特別是Python是大多數人工智能和機器學習專業人員使用的最流行的編程語言。
2.數學和統計
要學習人工智能和機器學習技術,你不需要成為數學專家。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、概率和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日常執行的主要工作角色之一。因此,善於使用Tableau、Microsoft Power BI等數據可視化工具將幫助您以更快的速度學習AI技術。
除了上述前提條件外,對人工智能的基本原理有一個簡明的理解也將促進對人工智能的幾個概念的深刻理解。
大學習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應該參加人工智能學習課程。
- 領導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
- 想在機器學習或人工智能領域找到工作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管理者或企業主可以選擇人工智能領導課程。
- 有經驗的專業人士想要在他們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貢獻大得多。因此,許多企業正在應用先進的人工智能來獲得最佳結果。
讓我們來了解一下其中的一些好處。
- 建立更好的商業策略:通過使用人工智能,企業可以製定出最佳的商業計劃。人工智能提供解決方案,提出支持公司繁榮的最佳商業計劃。如今,大多數一流公司都在項目和運營管理中應用人工智能,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終端客戶需求的最佳方式塑造他們的業務。支持人工智能的組織將了解當前的技術趨勢,規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突破性的解決方案。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巨大需求,這些公司可能無法負擔得起這些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。人工智能在商業中的應用吸引了更多探索問題解決方案的客戶。因此,參加AI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。人工智能正在世界各地的每個行業中得到應用。
讓我們來了解一下人工智能是如何應用於今天的幾個行業的。
- 客戶支持:據觀察,AI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。支持人工智能的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:借助人工智能推薦係統,電子商務網站為用戶提供個性化的購物體驗。該係統研究用戶過去的購買記錄,並推薦最合適的產品。係統了解顧客的選擇,並給出最有意義的推薦。這使得用戶體驗成為個性化的購物體驗。通過這種方式,AI正在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,如Facebook、Twitter、Instagram等。通過社交媒體網站,有大量的數據以消息、推特、帖子等形式產生。在像Facebook這樣的社交媒體平台上,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們的麵部特征,並自動建議你給他們貼上標簽。通過自然語言處理技術,推特的人工智能被用於識別推特中的仇恨言論和恐怖主義語言。
因此,看看人工智能方麵最好的課程,今天就學習人工智能,進入21世紀最受歡迎的工作崗位。
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