Изкуствен интелект и машинно обучение: теория и практика
Lady Margaret Hall, University of Oxford
Ключова информация
Местоположение на кампуса
Oxford, Великобритания
Езикознание
Английски език
Формат на обучение
Дистанционно обучение, На територията на колежа
Продължителност
3 седмици
Темпо на обучение
Редовно обучение
Такси за обучение
GBP 3980 / per course *
Крайна дата за записване
10 May 2024
Най-ранна начална дата
24 Jun 2024
* за жилищни: 9 седмици | за онлайн: 9 седмици - £3960
Представление
В нашата епоха на процъфтяваща интелигентна технология и автоматизация вече виждаме трансформиращия потенциал на изкуствения интелект и машинното обучение в различни области като финанси, медицина и производство. Този курс предлага практическо въведение в тази насочена към бъдещето област на изследване.
Ще започнете с въведение в основите на програмирането в Python, по-специално разбирането на обектно-ориентираното програмиране и значението му за дълбокото обучение. Бързо ще преминете към въведение в изкуствения интелект, като изследвате основите на контролираното машинно обучение, включително линейна регресия, логистична регресия, невронни мрежи и градиентно спускане. През втората седмица от курса ще изследвате обработката на изображения, изследването на трансформации, конволюционни филтри и откриване на ръбове, преди въведение в конволюционните невронни мрежи и някои видни CNN архитектури като VGG и ResNet. В последната част на курса ще разгледате основните концепции за обработка на естествен език, включително моделиране на последователности, авторегресивни модели и повтарящи се невронни мрежи.
Този интензивен курс предлага както теоретично въведение в концепциите за изкуствен интелект и машинно обучение, така и възможност да приложите тези знания в действие при решаването на дребномащабни практически проблеми от различни области.
Дати и наличност
Предлага се като резидентен или онлайн курс на следните дати:
Сесия 1: 24 юни до 12 юли 2024 г
Сесия 3: 5 август до 23 август 2024 г
Галерия
Идеални студенти
Този курс би бил подходящ за студенти от STEM в бакалавърско или начално следдипломно обучение. Необходими са основни познания по математика и линейна алгебра и се препоръчва известен опит в кодирането. Не се изисква предишен опит в областта на изкуствения интелект, машинното обучение или езика за програмиране Python.
Приемане
Резултат от програмата
До края на този курс ще:
- Разберете теоретичните концепции за изкуствения интелект и машинното обучение.
- Научете как основният изкуствен интелект и инструментите за машинно обучение се използват на практика.
- Знаете как да прилагате основни алгоритми и да обучавате малки мрежи за практически проблеми.
- Да може да идентифицира и използва подходящ изкуствен интелект и инструменти за машинно обучение в изследванията.
- Знаете как да внедрявате и внедрявате алгоритми за изкуствен интелект и машинно обучение в Google Cloud.