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Pourquoi s'inscrire au diplôme de troisième cycle en apprentissage automatique et intelligence artificielle?

L'intelligence artificielle (IA) et les algorithmes d'apprentissage automatique transforment des systèmes, des expériences, des processus et des industries entières. Il n’est pas étonnant que les chefs d’entreprise considèrent ces technologies basées sur les données comme fondamentales pour l’avenir - et que les praticiens maîtrisant parfaitement ces deux domaines sont en forte demande.

À Columbia Engineering, nous sommes fascinés par leur potentiel de changement mondial. Nous avons créé le diplôme de troisième cycle en apprentissage automatique et intelligence artificielle, en partenariat avec EMERITUS, pour aider les étudiants à comprendre les principes fondamentaux de l’IA et de l’apprentissage automatique et à les appliquer pour résoudre des problèmes complexes du monde réel.

PRE-REQUIS: Le cours requiert une connaissance de premier cycle en statistiques (calcul descriptif, régression, distributions d'échantillonnage, test d'hypothèses, estimation d'intervalles, etc.), calcul, algèbre linéaire (vecteurs, matrices, dérivés) et probabilité.

Vous devriez être à l'aise avec Python ou tout autre langage de programmation. Tous les travaux / projets d'application seront réalisés à l'aide du langage de programmation Python avec un ou plusieurs des packages suivants: pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn, PyMC3, etc.

Votre parcours d'apprentissage

Module 1: Apprentissage automatique appliqué

Enseignement supervisé

  • Régression, maximum de vraisemblance, moindres carrés, régularisation
  • Méthodes bayésiennes, règle de Bayes, MAP Inference, Active Learning
  • Algorithmes de classification de base voisins les plus proches, Perceptron, régression logistique
  • Affinement des méthodes du noyau de classification , processus gaussien
  • Algorithmes de classification intermédiaire SVM, arbres, forêts et renforcement

Apprentissage non supervisé

  • Méthodes de clustering K-Means Clustering, EM, Gaussian Mixtures
  • Recommandation Systèmes Filtrage Collaboratif, Modélisation par Sujet, PCA
  • Modèles de données séquentiels Modèles de Markov et cachés de Markov, filtres de Kalman
  • Analyse d'association
  • Méthodes de regroupement - Comparaisons de modèles II , considérations d'analyse

Module 2: Intelligence artificielle appliquée

  • Introduction à l'intelligence artificielle
  • Agents intelligents et recherche non informée
  • Recherche heuristique
  • Recherche et jeux contradictoires
  • Problèmes de satisfaction de contraintes
  • Apprentissage par renforcement
  • Agents logiques
  • Applications IA: traitement du langage naturel
  • Applications d'IA et revue de cours
  • Module 3: Projet Capstone

Certificat

Une fois le cours terminé, les participants recevront un diplôme numérique vérifié d’EMERITUS en collaboration avec Columbia Engineering Executive Education.

Avantages du réseau EMERITUS

Après avoir réussi ce programme, rejoignez une communauté de plus de 7400 apprenants sur le réseau EMERITUS. Le réseau EMERITUS est votre plateforme pour vous connecter à un réseau mondial d’individus. Les avantages du réseau EMERITUS incluent:

  • Aide aux frais de scolarité
  • Réseau mondial comprenant plus de 400 PDG, présidents, vice-présidents, directeurs, fondateurs et directeurs généraux
  • Invitation à des événements mondiaux
  • Le coin des start-up pour créer des liens, collaborer, réunir des capitaux, investir ou identifier des talents
  • Accès prolongé au cours et
  • Accès aux groupes EMERITUS
Programme enseigné dans l'établissement suivant :
Anglais

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Mis à jour le April 6, 2019
Ce cours est En ligne
Date de début
Juin 19, 2019
Duration
9 mois
À temps plein
Prix
3,000 USD
Payable en 2 versements égaux Droits de demande non remboursables: 50 USD
Deadline
Par lieux
Par date
Date de début
Juin 19, 2019
Date de fin
Mars 19, 2020
Date limite d'inscription

Juin 19, 2019

Location
Date limite d'inscription
Date de fin
Mars 19, 2020