¿Por qué inscribirse en un Diploma de posgrado en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial?

La inteligencia artificial (AI) y los algoritmos de aprendizaje automático están transformando sistemas, experiencias, procesos e industrias completas. No es de extrañar que los líderes empresariales vean estas tecnologías basadas en datos como fundamentales para el futuro y que los profesionales que dominan ambos campos tengan una gran demanda.

En Columbia Engineering, estamos fascinados por su potencial de cambio mundial, y hemos creado el Diploma de Postgrado en Aprendizaje Automático e Inteligencia Artificial, en asociación con EMERITUS, para ayudar a los estudiantes a comprender los aspectos fundamentales de la IA y el aprendizaje automático y cómo aplicarlos Para resolver problemas complejos del mundo real.

REQUISITOS PREVIOS: El curso requiere un conocimiento de estadística (estadística descriptiva, regresión, distribuciones de muestreo, pruebas de hipótesis, estimación de intervalos, etc.), álgebra lineal (vectores, matrices, derivadas) y probabilidad.

Debes estar cómodo con Python o cualquier otro lenguaje de programación. Todas las tareas / proyectos de aplicaciones se realizarán utilizando el lenguaje de programación Python con uno o más de los siguientes paquetes: pandas, NumPy, Matplotlib, seaborn, scikit-learn, PyMC3, etc.

Tu viaje de aprendizaje

Módulo 1: Aprendizaje Automático Aplicado

Aprendizaje supervisado

  • Regresión Máxima Probabilidad, Mínimos Cuadrados, Regularización
  • Métodos Bayesianos Regla de Bayes, Inferencia de MAP, Aprendizaje activo
  • Algoritmos de clasificación fundacional Vecinos más cercanos, Perceptrón, Regresión logística
  • Refinamientos a los métodos de clasificación del núcleo, proceso gaussiano
  • Clasificación intermedia Algoritmos SVM, Árboles, Bosques y Booster

Aprendizaje sin supervisión

  • Métodos de agrupamiento K-Means Clustering, EM, Gaussian Mixtures
  • Sistemas de recomendación de filtrado colaborativo, modelado de temas, PCA
  • Modelos de datos secuenciales de Markov y modelos ocultos de Markov, filtros de Kalman
  • Análisis de asociación
  • Métodos de agrupación en clúster - II Comparaciones de modelos, consideraciones de análisis

Módulo 2: Inteligencia Artificial Aplicada

  • Introducción a la Inteligencia Artificial
  • Agentes inteligentes y búsqueda no informada
  • Búsqueda heurística
  • Búsqueda de Adversarial y Juegos.
  • Restricción problemas de satisfacción
  • Aprendizaje reforzado
  • Agentes logicos
  • Aplicaciones de IA: Procesamiento de lenguaje natural
  • Aplicaciones de AI y revisión del curso
  • Módulo 3: Proyecto Capstone

Certificado

Al finalizar con éxito el curso, los participantes recibirán un diploma digital verificado de EMERITUS en colaboración con Columbia Engineering Executive Education.

Beneficios de la red de EMERITUS

Al completar con éxito este programa, únase a una comunidad de más de 7400 estudiantes en la Red EMERITUS. La Red EMERITUS es su plataforma para conectarse a una red global de personas. Los beneficios de la Red EMERITUS incluyen:

  • Ayuda para la matrícula
  • Red global que incluye más de 400 CEOs, presidentes, vicepresidentes, directores, fundadores y directores gerentes
  • Invitación a eventos globales
  • Start-up Corner para ayudar a conectar, colaborar, reunir capital, invertir o identificar talento
  • Acceso extendido al curso y
  • Acceso a Grupos de EMERITUS
Programa impartido en:
Inglés

Ver 6 otros cursos de Emeritus Institute of Management »

Última actualización April 6, 2019
Este curso es En línea
Fecha de inicio
Duration
9 meses
Tiempo completo
Precio
3,000 USD
Pagadero en 2 cuotas iguales Tarifa de solicitud no reembolsable: USD 50
Deadline
Por ubicación
Por fecha
Fecha de inicio
Fecha de finalización
Mar 19, 2020
Fecha límite de inscripción
Location
Fecha límite de inscripción
Fecha de finalización
Mar 19, 2020