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Un Certificado es un curso académico enfocado a un campo de estudio específico. Estos programas son ideales para estudiantes que ya están trabajando pero quieren aumentar sus conocimientos o destrezas para poder acceder a ascensos laborales y puestos mejor remunerados.La Tecnología se define a grandes rasgos como una serie de procesos que se usan para crear bienes o servicios. La Tecnología s… Más información

Un Certificado es un curso académico enfocado a un campo de estudio específico. Estos programas son ideales para estudiantes que ya están trabajando pero quieren aumentar sus conocimientos o destrezas para poder acceder a ascensos laborales y puestos mejor remunerados.

La Tecnología se define a grandes rasgos como una serie de procesos que se usan para crear bienes o servicios. La Tecnología se refiere por tanto al conocimiento sobre dichos procesos, así como a los procesos en sí mismos, que a menudo están encajados en máquinas o dispositivos.

Singapur (新加坡) es una ciudad-estado del sudeste asiático. Fundada como una colonia comercial británica en 1819, desde la independencia, se ha convertido en uno de el mundo 's países más prósperos y cuenta con el mundo ' s puerto más activo. Singapur cuenta con seis universidades nacionales y están generalmente bien considerado y atrae a estudiantes de intercambio de todo el mundo.

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Adquiera habilidades prácticas de codificación en Python para aplicaciones comerciales prácticas. No se requieren conocimientos previos de programación.

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Certificado
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Emeritus Institute of Management
Singapur

Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este progr ... +

Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este programa por ti? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Cree e implemente estrategias comerciales aprovechando la ciencia de datos. Tome decisiones basadas en datos para resolver problemas comerciales utilizando conocimientos de datos. Demuestre cómo la analítica se puede combinar con experimentos para hacer recomendaciones basadas en datos para el crecimiento empresarial. Explique los desafíos y riesgos clave en los proyectos de ciencia de datos. Evalúe la estrategia de datos de una organización y recomiende formas de lograr una ventaja competitiva sostenible. Analice las necesidades organizativas e impulse la mejora empresarial a través de las tendencias futuras de la ciencia de datos. Módulos del programa El programa consta de 8 módulos. Cada módulo está dirigido por un experto de la facultad de SMU con experiencia de campo específica en los temas de Data Science & Analytics que se están discutiendo. Módulo 1: Aprovechamiento de los datos como ventaja competitiva Aprenda las terminologías clave de la ciencia de datos, los diferentes niveles de análisis de datos y su importancia para la toma de decisiones, las características y conocimientos de los datos para lograr una ventaja competitiva sostenible, y las aplicaciones del análisis de datos y su función en la creación de nuevas oportunidades comerciales. Módulo 2: Análisis de datos en acción Descubra el enfoque analítico apropiado para resolver un problema comercial, si su organización está basada en datos, las tendencias en los datos y la obtención de conocimientos relacionados para mejorar el rendimiento comercial, el impacto que las estrategias omnicanal de una organización tienen en las ventas y cómo identificar los datos/conocimientos apropiados. Módulo 3: Estadísticas Básicas para el Análisis de Datos Obtenga una comprensión más profunda de la comparación de conjuntos de datos independientes para obtener información y cómo aplicar la toma de decisiones estratégicas utilizando dichas técnicas. Módulo 4: Análisis Predictivo Aprenda los conceptos básicos de la regresión para analizar la fuerza/el impacto de las variables, cómo predecir el impacto de las variables mediante el ajuste óptimo del modelo y los efectos de la regresión, cómo construir un modelo de regresión logística para probar y predecir los resultados esperados y cómo aplicar el análisis predictivo para organizar eventos para mejorar las fortalezas y contrarrestar las amenazas. Módulo 5: Experimentos de campo y causalidad Explorar la correlación y la causalidad y su importancia para mejorar el desempeño empresarial, la experimentación de problemas empresariales para hacer inferencias efectivas; Pruebas de bandido multivariante, A / B y de armas múltiples; y la eficacia de utilizar el diseño experimental para realizar recomendaciones basadas en datos para el crecimiento empresarial. Módulo 6: Modelos de aprendizaje automático para análisis de datos Desarrolle su conocimiento sobre el aprendizaje automático y su papel en el impulso de la productividad organizacional, cómo se pueden aplicar los algoritmos de aprendizaje automático para lograr una precisión analítica óptima, las facetas de creación de programas de las redes neuronales y el aprendizaje profundo, y cómo se pueden combinar los análisis con experimentos para producir resultados efectivos. estrategias de negocios. Módulo 7: Abordar desafíos y riesgos clave en proyectos de ciencia de datos Conozca los desafíos clave de los proyectos de ciencia de datos y sus soluciones, Delta Framework y Delta Plus Model, los riesgos a nivel de proyecto y ejemplos de proyectos de ciencia de datos fallidos, y cómo predecir el éxito de su proyecto de big data utilizando la técnica DATA. Módulo 8: Ciencia de datos y el futuro Sumérjase en los impulsores, los resultados esperados y los habilitadores tecnológicos para la Industria 4.0; los componentes para el éxito de la IA que se pueden aprovechar para fortalecer las capacidades organizacionales; desafíos en la implementación de la IA en los sistemas; y cómo evaluar el viaje de transformación digital de una organización y mantener una ventaja competitiva. Estudios de caso The Weather Company: Creación de aplicaciones para consumidores que aprovechan los macrodatos El desafío de Iuiga: ¿Vale la pena Omni-Channel? 3M se mueve hacia el enfoque en el cliente utilizando un almacén de datos global Experimentos publicitarios en RestaurantGrades Predicción de abandono de clientes en QWE Inc. Transformación digital del Grupo Certis Simulaciones Los alumnos obtendrán experiencia práctica en la ejecución de varias metodologías de análisis de datos y también acceso gratuito a XLSTAT durante un año junto con este programa. Simulación de análisis de datos: toma de decisiones estratégicas Simulación de marketing digital: atribución de medios en ExerciseMinder Facultad del programa Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor asociado de marketing Sandeep se desempeña como profesor asociado de marketing. Antes de unirse a SMU, Sandeep trabajó en 3M, y antes de eso trabajó como miembro de la facultad Jr en la Escuela de Negocios Kelley de la Universidad de Indiana. Tiene un doctorado. en Marketing (con especialización en Estadística) de la Universidad Estatal de Ohio, MS (MAS), un MBA de la Universidad de Texas en Dallas y un MS (Ingeniería Informática) de la Universidad de Minnesota. Los intereses de investigación del profesor asociado Chandukala están relacionados con el desarrollo de modelos cuantitativos del comportamiento del consumidor utilizando datos industriales. Su investigación se centra principalmente en el análisis minorista. Específicamente, comprender y medir el impacto de las promociones, la publicidad y los nuevos productos y proponer nuevos enfoques para la segmentación del mercado utilizando los métodos Bayesiano y Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Su investigación ha aparecido en Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters y Customer Needs and Solutions. El profesor asociado Chandukala recibió la Beca de Investigación Lee Kong Chian en 2016-17 y también estuvo en la Lista de Honor de Enseñanza del Decano para Enseñanza de Posgrado en 2018. Michelle Cheong, Ph.D. Catedrático de Sistemas de Información (Educación); Decano Asociado, Educación Profesional de Postgrado de SCIS; Director, Doctor en Ingeniería El profesor Cheong se ha desempeñado en una variedad de nombramientos académicos en SMU desde 2005, incluso como conferenciante, profesor asistente y profesor asociado de sistemas de información. Además de su función actual como profesora de sistemas de información, la profesora Cheong también ocupa puestos administrativos en SMU, sirviendo como decana adjunta de educación profesional de posgrado de SIS y como directora de doctorado en ingeniería. Los intereses de investigación del profesor Cheong incluyen análisis de datos y decisiones, modelado y pedagogía de hojas de cálculo, y análisis de aprendizaje y minería de texto. En 2018, recibió el Premio a la Excelencia Docente SMU - Programas Profesionales de Posgrado del Centro de Excelencia Docente SMU. El trabajo del profesor Cheong ha aparecido en varios artículos de revistas, libros y capítulos de libros, actas de congresos y artículos y artículos de revistas. Su último trabajo sobre el impacto de la formación de ayudantes de pares en SMU fue publicado por la Revista Internacional de Coaching y Mentoría Basados en Evidencia. Viaje de aprendizaje del programa Más de 90 video conferencias 32 asignaciones Más de 10 ejemplos de la industria 6 foros de discusión 6 estudios de caso 2 simulaciones ¿Por qué inscribirse en Data Science & Analytics para tomar decisiones estratégicas? Las empresas de todo el mundo están cambiando su enfoque hacia la toma de decisiones y los objetivos basados en datos. De hecho, International Data Corporation informa que los datos mundiales crecerán un 61% a 175 zettabytes para 2025 . Entonces, ¿por qué es tan importante la ciencia de datos? Porque permite a las organizaciones procesar e interpretar de manera eficiente los datos que se pueden utilizar para tomar decisiones comerciales informadas e impulsar el crecimiento, la optimización y el rendimiento. En el programa en línea Data Science & Analytics for Strategic Decisions, ofrecido por Singapore Management University, puede aprender a procesar y comprender los datos que se pueden usar para impulsar decisiones mejores y más inteligentes dentro de su organización. Fuente: IDC, 2021 22% es el aumento esperado en el empleo de científicos de datos para 2030, mucho más rápido que el promedio de todas las ocupaciones. fuente: Oficina de Estadísticas Laborales de EE. UU., 2021 95% de las empresas citan la necesidad de gestionar datos no estructurados como un problema para su negocio. fuente: Sharespost, 2019 ¿Para quién es este programa? El programa está diseñado para profesionales tecnológicos y no tecnológicos con entre 6 y 20 años de experiencia laboral relevante; no se requiere codificación; sin embargo, sería beneficioso tener un conocimiento básico de Excel. Las industrias y funciones que pueden beneficiarse incluyen: Industrias: TI, comercio electrónico, software informático, finanzas, marketing y publicidad, banca, gestión educativa y consultoría de gestión Funciones: Funciones de ingeniería, programación, tecnología, gestión general, marketing, finanzas, operaciones y recursos humanos Este programa es especialmente útil para los profesionales que aspiran a: Transición a un puesto de alta dirección centrado en los datos Reúna experiencia analítica para manejar mayores responsabilidades Utilice modelos predictivos para crear estrategias efectivas que aborden problemas clave en las operaciones comerciales y la calidad del producto. Conviértase en un líder para el crecimiento empresarial sostenible Dirija la propiedad completa de las tareas comerciales clave y comprenda las implicaciones estratégicas subyacentes -
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A tiempo parcial
2 meses
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Singapur

Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este progr ... +

Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este programa por usted? Una vez completado con éxito el programa, los participantes podrán: Describir conceptos clave de seguridad cibernética y objetivos de seguridad. Evaluar la infraestructura de clave pública y los tipos más comunes de algoritmos criptográficos. Describir los conceptos básicos y las tecnologías utilizadas en blockchain y sus modelos comerciales. Desarrolle técnicas criptográficas personalizadas para los sistemas específicos y la configuración de la aplicación. Diseñar un conjunto de reglas y configuraciones para proteger la integridad, la confidencialidad y la accesibilidad de las redes informáticas y los datos utilizando tecnologías de software y hardware. Analizar los retos y tendencias tecnológicas emergentes en el ciberespacio Módulos del programa El programa consta de 8 módulos. Cada módulo está dirigido por un experto de la facultad de SMU con experiencia de campo específica para los temas de seguridad cibernética que se están discutiendo. Módulo 1: Panorama de la seguridad cibernética Explore los objetivos de la seguridad cibernética, la importancia de desarrollar una mentalidad de seguridad, las mejores prácticas y principios comunes y estrategias de seguridad sólidas. Módulo 2: Sistemas Criptográficos Analice el futuro y el impacto de los sistemas criptográficos, los elementos del cifrado seguro, los factores que garantizan la integridad de los datos, la necesidad de sistemas de cifrado autenticados y cómo identificar sistemas de cifrado sólidos en criptografía. Módulo 3: Blockchain Obtenga una comprensión más profunda de las tecnologías subyacentes en blockchain, los usos actuales y el futuro de la tecnología blockchain, las implicaciones de seguridad de blockchain como tecnología y las fortalezas y debilidades de los libros de contabilidad distribuidos abiertos y cerrados en blockchain. Módulo 4: Seguridad y privacidad de los datos en la nube Examine los inconvenientes de las soluciones de seguridad de datos existentes, el impacto de las técnicas de cifrado en la seguridad y el rendimiento, los elementos clave de los datos cifrados y cómo identificar tecnologías que brinden una sólida protección de la privacidad en entornos de confianza cero. Módulo 5: Seguridad de la red Explore los protocolos de red comunes y sus amenazas correspondientes, las tecnologías comunes de defensa de la seguridad de la red, las estrategias para hacer frente a los ataques de denegación de servicio y las formas de utilizar Wi-Fi de forma segura. Módulo 6: Marcos para identificar y priorizar amenazas, incluida la gestión de amenazas Desarrolle su conocimiento sobre el ciclo de vida de los ataques cibernéticos, las vulnerabilidades de software comunes que conducen a los ataques cibernéticos, las diferentes fases de la gestión de riesgos, las buenas prácticas de higiene en la seguridad del software y cómo identificar los diferentes elementos de identificación y priorización de amenazas. Módulo 7: Construir una cultura de seguridad cibernética dentro de una organización Conozca los aspectos más destacados de la cibercultura tal como existe hoy y la importancia de desarrollar una cultura de seguridad cibernética, los elementos del marco de tecnología y procesos de personas para una base sólida de cultura cibernética y formas de proporcionar un marco para construir una mentalidad cibernética. Módulo 8: Tecnologías emergentes y el futuro de la ciberseguridad Sumérjase en el panorama general de amenazas de las tecnologías emergentes, las compensaciones entre la seguridad y las tecnologías emergentes, las posibles soluciones para un ecosistema de seguridad cibernética sostenible y cómo evaluar las deficiencias de las medidas de seguridad cibernética actuales frente a las tecnologías emergentes. Facultad del programa Robert H. Deng, Ph.D. Profesor de Cátedra AXA de Ciberseguridad, Director del Centro Móvil Seguro y Vicedecano de Facultad e Investigación, Escuela de Computación y Sistemas de Información, Universidad de Administración de Singapur Robert Deng es profesor de Ciberseguridad de la cátedra AXA, director del Centro Móvil Seguro y decano adjunto de Facultad e Investigación de la Escuela de Informática y Sistemas de Información de la Universidad de Administración de Singapur. Tiene una Maestría en Ciencias del Instituto de Tecnología de Illinois, EE. UU. y un Ph.D. Instituto Tecnológico de Illinois, Estados Unidos. Las áreas de especialización de Robert incluyen: criptografía aplicada, protocolos de seguridad, seguridad y privacidad de datos, seguridad de sistemas móviles y seguridad de IoT. Recibió el Premio al Investigador Universitario Sobresaliente de la Universidad Nacional de Singapur, la Beca Lee Kuan Yew para la Excelencia en Investigación de SMU y la Estrella del Servicio Comunitario de Logros de Liderazgo en Seguridad de la Información de Asia-Pacífico del Consorcio Internacional de Certificación de Seguridad de Sistemas de Información. Es miembro de los consejos editoriales de ACM Transactions on Privacy and Security, IEEE Security & Privacy, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Journal of Computer Science and Technology, y Presidente del Comité Directivo de la Conferencia ACM Asia sobre seguridad informática y de comunicaciones. Es miembro del IEEE y miembro de la Academia de Ingeniería de Singapur. Debin Gao, Ph.D. Profesor adjunto de facultad de tiempo completo de Ciencias de la Computación; Gerente de Facultad, SMU BSc (IS) -CMU Fast-Track Program; Supervisor de instructores SCIS UG Debin Gao es Profesor Asociado y Facultad de tiempo completo de Ciencias de la Computación, así como Gerente de Facultad, Universidad de Administración de Singapur. Habiendo obtenido su doctorado de la Universidad Carnegie Mellon, Debin centra su investigación en seguridad de software y sistemas. En los últimos años, Debin también ha participado activamente en investigaciones sobre seguridad móvil, seguridad en la nube y factores humanos en la seguridad. Debin es el copresidente del comité de programa de la conferencia internacional ICICS 2021. Recibió la beca Lee Kong Chian en el año 2017. Shar Lwin Khin, Ph.D. Profesor adjunto de facultad de tiempo completo de informática (práctica) El Dr. Lwin Khin Shar es profesor asistente en la Escuela de Sistemas de Información de SMU. Fue científico investigador en la Facultad de Informática e Ingeniería de la Universidad Tecnológica de Nanyang (NTU) e investigador asociado en el Centro Interdisciplinario para la Seguridad, la Confiabilidad y la Confianza (SnT) de la Universidad de Luxemburgo. Recibió su Ph.D. y Licenciatura en Ingeniería (con honores) de NTU. Ha trabajado en proyectos de investigación europeos e industriales en colaboración con socios industriales y universidades europeas. Específicamente, trabajó en el análisis de fugas de privacidad de software en colaboración con la Universidad de Saarland, Alemania. El Dr. Khin también trabajó en el proyecto de investigación impulsado por la industria sobre pruebas de control de acceso de plataformas de intercambio de información distribuida en colaboración con HITEC, el Centro Internacional de Respuesta a Emergencias y Gestión de Crisis con sede en Luxemburgo. También trabajó en pruebas de seguridad basadas en requisitos de aplicaciones móviles en colaboración con la Universidad de Ginebra y socios industriales del Reino Unido y Suiza. Su investigación actual se centra en el análisis escalable y eficaz de problemas de seguridad y privacidad en aplicaciones web y móviles, utilizando análisis de programas, resolución de restricciones, pruebas basadas en búsquedas y técnicas de aprendizaje automático. Flocy Joseph, Ph.D. Docente de tiempo completo Director del programa SMU, Desarrollo ejecutivo El Dr. Flocy Joseph se unió a SMU en 2012 con el Human Capital Leadership Institute como líder en el país para la India, al servicio de las multinacionales indias. Su función abarca el diseño, la entrega y la facilitación de programas de desarrollo ejecutivo para programas específicos de la industria y personalizados para los clientes corporativos de nivel de la universidad. Obtuvo su Ph.D. en Liderazgo Responsable en SMU. El Dr. Flocy es un capacitador certificado en la entrega del Inventario de mentalidad global y las herramientas de personalidad Facet 5. Joseph es autor de varios estudios de casos sobre liderazgo, algunos de los cuales han sido publicados para reconocimiento mundial. También ha dirigido un artículo de investigación sobre “Transformación cultural en el mundo digital”, es autora de un artículo galardonado sobre “Liderazgo beta” y es coautora del libro Living the Corporate Purpose: Insights from Companies in Asia. Viaje de aprendizaje del programa 85+ video conferencias 15+ foros de discusión 12 asignaciones Más de 10 ejemplos de la industria ¿Por qué Inscribirse en Seguridad Cibernética para Empresas y Gestión de Riesgos? La era digital viene con beneficios inherentes: acceso instantáneo a la información, conectividad global y dispositivos portátiles. Sin embargo, también conlleva riesgos, incluidas infinitas oportunidades para que los ciberdelincuentes exploten a individuos y empresas. Riesgos que a menudo conducen a violaciones de datos que exponen información confidencial, lo que afecta directamente las operaciones comerciales, la funcionalidad e incluso la percepción pública. A medida que más procesos comerciales cambian en línea a un ritmo acelerado, las organizaciones deben asegurarse de contar con sistemas y estrategias actualizados para predecir, prevenir y contrarrestar los ataques cibernéticos que evolucionan rápidamente. En el programa en línea Cyber Security for Business and Risk Management, ofrecido por la Singapore Management University, puede dominar los conocimientos técnicos y funcionales que necesita para gestionar posibles ciberamenazas y proteger los dispositivos y servicios de su empresa, así como los suyos propios. USD 4,2 millones Los costos de violación de datos aumentaron de USD 3,86 millones a USD 4,24 millones, el costo total promedio más alto en los 17 años de historia del informe de IBM. fuente: Informe sobre el costo de una violación de datos, 2021 86% Según una encuesta global en Cyber Threat Defense Report, un récord del 86 % de las organizaciones se vieron afectadas por un ciberataque exitoso. fuente: Informe de defensa contra ciberamenazas, 2021 43% El ciberdelito representó el 43% de todos los delitos en Singapur el año pasado, siendo la pandemia COVID-19 un factor clave en las amenazas en línea. fuente: CNA, 2021 ¿Para quién es este Programa? El programa está diseñado para profesionales de cualquier formación académica con preferiblemente más de 10 años de experiencia laboral, y es aplicable en todas las industrias, particularmente en TI y Finanzas. Puede beneficiar a las personas involucradas en las funciones de tecnología, TI y seguridad de la información. Este programa es especialmente útil para aquellos que buscan: Coordinar con profesionales de negocios para construir una hoja de ruta tecnológica con iniciativas de seguridad cibernética. Domine los aspectos tecnológicos y de gestión de la seguridad cibernética para liderar equipos y compañeros de trabajo. Implementar estrategias / marcos para los ciberataques Manténgase al día con las últimas tendencias, amenazas y oportunidades cibernéticas -
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Solicite antes del 16 de noviembre de 2021 para disfrutar de 150 USD de descuento en la tarifa del programa. Utilice el código SMU150EBTA durante el pago. ¿Qué hará este programa por usted? Después de completar con éxito el programa, los participantes podrán: Tecnologías encuesta de AI y sus usos en todos los sectores y funciones Identificar oportunidades dentro de una empresa para implementar IA y ML para un mejor rendimiento Reconocer el propósito de la ética y los desafíos en las aplicaciones industriales. Explicar los pasos para crear e implementar soluciones de inteligencia artificial para empresas / sectores. Examinar las regulaciones de privacidad específicas de la IA en la ley Crear un resumen ejecutivo de un plan de implementación/mejora de IA para una empresa Módulos del programa El programa consta de 8 módulos. Cada módulo está dirigido por un experto de la facultad de SMU con experiencia de campo específica para los temas de AI / ML que se están discutiendo. Módulo 1: Una descripción general de AI y ML Explore el impacto de diferentes tipos de datos y análisis para los negocios, cómo determinar si su organización está basada en datos y las mejores prácticas para AI y ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones. Módulo 2: Encuesta sobre tecnologías de IA y ML Comprenda las diferencias entre la regresión y la clasificación, las facetas del aprendizaje automático y las redes neuronales, los principios de aprendizaje supervisado y no supervisado, el impacto de la arquitectura basada en transformadores en la comprensión del lenguaje y los modelos de aprendizaje de representación. Módulo 3: Aplicaciones y tendencias de IA y ML - Parte 1 Obtenga una comprensión más profunda de las técnicas y el flujo de trabajo de aprendizaje automático; cómo analizar redes neuronales y aprendizaje profundo; y evaluación efectiva de las aplicaciones de IA en los sectores minorista, sanitario, manufacturero y de servicios. Módulo 4: Aplicaciones y tendencias de IA y ML - Parte 2 Continuar examinando cómo se aplica la IA en todos los sectores, incluidos los sectores de finanzas, energía, educación y seguridad; los beneficios y limitaciones de la IA; y cómo se puede aprovechar la IA como impulsor de la IA y el ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones. Módulo 5: Transformación empresarial impulsada por IA e identificación de oportunidades Explore las estrategias de IA y las posibles razones del fracaso, construya o compre plataformas, varias facetas del futuro de la IA y cómo identificar y alinear las oportunidades de IA con las estrategias comerciales. Módulo 6: Marco para el desarrollo y despliegue de tecnologías AI y ML Desarrolle su conocimiento del ciclo de vida del aprendizaje automático; ingeniería de características y diferenciación entre datos nominales, ordinales y de texto; analizar la evaluación del modelo con respecto a la capacitación, la validación y las métricas; implementación de modelos y diseño de bases de datos; y cómo el bosque aleatorio puede mejorar los árboles de decisión al reducir el sobreajuste. Módulo 7: Ética Examinar el concepto de ética y su significado para las organizaciones; el propósito y la relevancia de los códigos y lineamientos éticos en materia de IA y ML: Estrategias y Marcos para la Toma de Decisiones; abordar los desafíos potenciales involucrados en la ética y las aplicaciones de la industria; y los valores e ideas relacionados con AI y ML: Estrategias y marcos para la toma de decisiones, tecnología, datos y ética. Módulo 8: Privacidad y Regulaciones en AI y ML Sumérjase en las pautas de ética y confianza relacionadas con la IA, la gobernanza regulatoria en el desarrollo y la implementación de la IA, las reglamentaciones legales específicas de la IA, la protección de datos personales y el impacto de la IA en los derechos y obligaciones de los datos, el papel de la IA en el comercio electrónico y la legalidad de la publicidad y el marketing electrónicos, y cómo diseñar un plan organizativo para mejorar el cumplimiento de la IA. Estudios de caso Transformación impulsada por análisis en Majid Al Futtaim Explore cómo un conglomerado de estilo de vida con ingresos anuales de más de USD 9 mil millones diseñó y empleó una estrategia de transformación centrada en el cliente y basada en datos para desbloquear nuevas fuentes de crecimiento y mitigar los efectos de la pandemia de Covid-19 en los negocios. Una empresa emergente de aprendizaje profundo impulsa la Internet de las cosas Explore cómo Preferred Networks, Inc, una empresa emergente especializada en tecnologías de aprendizaje profundo, se diferenció desde el principio al alinearse con el poder de fabricación de Japón y llevar el aprendizaje profundo al Internet de las cosas. Vispera: inteligencia visual para el comercio minorista Vea cómo el proveedor de tecnología de visión por computadora Vispera usó la tecnología y su análisis visual automatizado para ayudar a las empresas minoristas y de bienes de consumo de rápido movimiento en todo el mundo a minimizar los desabastecimientos, aumentar las ventas, reducir los costos de personal y mejorar la eficiencia operativa. La estrategia de IA de TikTok: las ambiciones globales de ByteDance Explore cómo ByteDance, la compañía detrás de TikTok, aprovechó las capacidades de IA centrada en el consumidor para convertirse en una de las primeras plataformas digitales chinas de Big Tech en tener éxito fuera de China, especialmente en los EE. UU. y la India. Facultad del programa Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor asociado de marketing Sandeep se desempeña como profesor asociado de marketing. Antes de unirse a SMU, Sandeep trabajó en 3M, y antes de eso trabajó como miembro de la facultad junior en la Escuela de Negocios Kelley de la Universidad de Indiana. Tiene un doctorado. en Marketing (con especialización en Estadística) de la Universidad Estatal de Ohio, MS (MAS), un MBA de la Universidad de Texas en Dallas y un MS (Ingeniería Informática) de la Universidad de Minnesota. Los intereses de investigación del profesor asociado Chandukala están relacionados con el desarrollo de modelos cuantitativos del comportamiento del consumidor utilizando datos industriales. Su investigación se centra principalmente en el análisis minorista. Específicamente, comprender y medir el impacto de las promociones, la publicidad y los nuevos productos y proponer nuevos enfoques para la segmentación del mercado utilizando los métodos Bayesiano y Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Su investigación ha aparecido en Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters y Customer Needs and Solutions. El profesor asociado Chandukala recibió la Beca de Investigación Lee Kong Chian en 2016-17 y también estuvo en la Lista de Honor de Enseñanza del Decano para Enseñanza de Posgrado en 2018. Hady W. Lauw, Ph.D. Profesor Asociado de Ciencias de la Computación; Director del Programa de Licenciatura en Ciencias de la Computación; Becario Lee Kong Chian El Dr. Hady W. Lauw es profesor asociado de Ciencias de la Computación en la Escuela de Sistemas de Información Informática, donde enseña estructuras de datos y algoritmos, sistemas de recomendación y aprendizaje automático. Lidera el Preferido. Grupo de investigación de IA, con intereses centrados en minería web, así como análisis de preferencias y recomendaciones. Ha recibido varias becas prestigiosas, como la Beca de la Fundación Nacional de Investigación, la Beca Lee Kong Chian y la Beca de Investigación Educativa. Dai Bing Tian, Ph.D. Profesor Asistente de Educación en Ciencias de la Computación; Director, Programa de Inteligencia Artificial MITB El profesor asistente Dai Bing Tian ha tenido varios nombramientos académicos en SMU desde 2010, incluso como ingeniero de investigación, becario y científico. Actualmente, se desempeña como Profesor Asistente de Educación en Ciencias de la Computación y como Director del programa de Inteligencia Artificial MITB. Antes de su etapa en SMU, el profesor asistente Dai Bing Tian fue asistente de investigación de la Escuela de Computación de la Universidad Nacional de Singapur, donde obtuvo su doctorado. El profesor asistente Dai Bing Tian ha impartido cursos de SMU relacionados con sus intereses de investigación y experiencia, incluida la computadora como herramienta de análisis, modelado y análisis, diseño e implementación de algoritmos, aprendizaje automático y ciencia e ingeniería de datos. Su trabajo ha aparecido en revistas científicas, incluidas IEEE Transactions on Pattern Analysis y Machine Intelligence and Information Systems, así como en más de 20 actas de congresos. Gary Chan Kok Yew Profesor de derecho El profesor Gary Chan ha sido miembro de la facultad en la Singapore Management University durante casi dos décadas, impartiendo cursos sobre ética y responsabilidad social, derecho de agravios, sistema legal, métodos y análisis, derecho de la salud y ética médica, entre otros. Antes de unirse a la academia en 2002, se había desempeñado como oficial judicial, abogado corporativo y asesor legal interno. Ha obtenido títulos de posgrado en Derecho, Filosofía y Estudios del Sudeste Asiático, y sus principales intereses de investigación son el derecho de daños, el sistema legal de Singapur, el derecho de la salud y la ética, incluida la ética en relación con la inteligencia artificial y la medicina. Warren B. Chik Profesor Asociado de Derecho; Director Adjunto, Centro de IA y Gobernanza de Datos El Profesor Asociado de Derecho Warren Chik es el Director Adjunto del Centro de IA y Gobernanza de Datos. Imparte cursos de derecho comercial, derecho del entretenimiento, tecnología de la información y derecho en SMU. Otras docencias e intereses de investigación incluyen la Ley de Protección de Datos de las Tecnologías de la Información y la Ley de Propiedad Intelectual. Actualmente, el Profesor Asociado de Derecho Warren Chik está investigando y escribiendo tratados y artículos de revistas sobre la Ley de Tecnología de la Información y su intersección con la ley de derechos de autor y las regulaciones de protección de datos en particular. Viaje de aprendizaje del programa 113 Videoconferencias Más de 40 ejemplos de la industria 19 asignaciones 8 foros de discusión 4 casos de estudio ¿Por qué inscribirse en IA y ML: estrategias y marcos para la toma de decisiones? Las innovaciones de la tecnología digital continúan transformando industrias enteras. De estas innovaciones, la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) han tenido un impacto significativo en la forma en que operan las empresas. Desde nuevas empresas hasta empresas medianas y grandes, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático se utilizan para mejorar la eficiencia y la productividad; ampliar las capacidades y oportunidades comerciales; y desarrollar soluciones innovadoras respaldadas por datos. 66% de los ejecutivos de c-suite señalan que sus organizaciones ya están utilizando inteligencia artificial y tecnología de aprendizaje automático o planean invertir en ellas. fuente: Informe de tendencias de transformación digital, 2020 50% de los encuestados informan que sus empresas han adoptado la IA en al menos una función empresarial. fuente: McKinsey Global Survey, 2020 USD 309 mil millones Se espera que el tamaño del mercado global de IA/ML crezca USD 251 mil millones entre 2021 y 2026, superando los USD 309 mil millones. Se espera que APAC experimente la CAGR de más rápido crecimiento durante este período de pronóstico. fuente: MarketsandMarkets, 2020 ¿Para quién es este programa? El programa está diseñado para profesionales que aspiran a aprender más sobre AI y ML y sus aplicaciones en diferentes sectores. Las industrias representativas y los roles que pueden beneficiarse incluyen: Industrias: Servicios bancarios y financieros, atención médica, educación, productos y servicios de TI, consultoría, comercio electrónico, telecomunicaciones, comercio minorista, bienes de consumo masivo Funciones: Gerencia Tecnológica, Gerencia General, Operaciones, Finanzas, Informática, Consultoría Responsable de: Desarrollar soluciones rápidas e innovadoras a través de prácticas tecnológicas. Interpretación y gestión de datos. Liderar una organización, un negocio vertical y / o una función completa Expansión del negocio/lanzamiento de nuevas divisiones Aprovechamiento de acuerdos comerciales mediante IA y ML Buscando: Descubra técnicas de IA / ML relevantes para la industria Invierta en proyectos de IA / ML que puedan hacer avanzar la investigación de productos / servicios de forma más rápida y con mayor previsibilidad. Apuntar a nuevos segmentos de mercado y trabajar en nuevas líneas de negocio Mejorar el despliegue organizacional de productos/servicios -
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A tiempo parcial
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