인공 지능, 모델 관리 및 구현 석사 학위
Structuralia
주요 정보
캠퍼스 위치
Online
언어
영어
연구 형식
원격 교육
지속
1 연령
속도
풀 타임, 아르바이트
수업료
EUR 6,490 / per year
신청 마감
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가장 빠른 시작 날짜
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소개
인공 지능, 모델 관리 및 구현에서 석사 학위를 취득해야 하는 이유는 무엇입니까?
이 석사 학위는 오늘날의 기술 중심 시장에서 요구하는 AI 모델 및 알고리즘 개발에 대한 지식과 기술에 대한 증가하는 요구에 부응하기 위해 고안되었습니다.
실제로 2030년까지 AI 분야의 글로벌 비즈니스 규모가 16조 달러에 이를 것으로 예상되는 점을 감안할 때, 많은 전문 인력 회사는 AI를 향후 몇 년 동안 가장 수요가 많을 지식 자산 중 하나로 지목하고 있습니다.
이 프로그램은 프로그래밍 및 통계에 대한 광범위한 사전 지식이 필요하지 않은 AI 기초 입문과 함께 모든 전문 프로필에 도움이 되도록 설계되었습니다. 두 개의 큰 섹션으로 구성되어 있습니다. 첫 번째 섹션에서는 주요 머신 러닝 및 딥 러닝 모델과 알고리즘을 탐구하는 기술 섹션이고, 두 번째 섹션에서는 비즈니스 애플리케이션과 의미를 다룹니다.
프로그램을 마치면 학생들은 AI 프로젝트를 관리하고 홍보하는 데 필요한 기술을 갖게 됩니다.
장학금 및 기금
과정
모듈 I 인공 지능(AI) 소개
- 단원 1: AI 소개
- 2단원: AI의 간략한 역사: 신화에서 현실로
- 단원 3: 주요 개념, 에이전트 및 지식 표현
- 단원 4: 문제 해결: 자동 추론 및 검색
- 단원 5: 자동 학습: 지도, 비지도, 강화 학습 I
- 단원 6: 자동 학습: 지도, 비지도, 강화 학습 II
- 7단원: 빅 데이터: 백만 데이터로 학습
- 단원 8: 인간-기계 상호 작용: 인공 시각 및 자연어 처리
- 9단원: AI의 미래: 윤리적 문제와 다양성
모듈 II 셀프 서비스 Excel, Talend 및 Trifacta 데이터
- 단원 1: 데이터 준비
- 2단원: 엑셀
- 단원 3: 재능 데이터 준비
- 단원 4: Trifacta Wrangler
모듈 III 데이터 마이닝, 머신 러닝 및 딥 러닝
- 단원 1: 지도 학습(I)
- 단원 2: 지도 학습(II)
- 3단원: 비지도 학습
- 단원 4: 딥 러닝
모듈 IV 고급 딥 러닝
- 단원 1: 지도 딥 러닝(I)
- 단원 2: 지도 딥 러닝(II)
- 단원 3: 비지도 딥 러닝(I)
- 단원 4: 비지도 딥 러닝(II)
모듈 V 데이터 시각화 도구
- 단원 1: BI Desktop에서 데이터 작업
- 단원 2: Power BI Desktop의 DAX
- 단원 3: 고급 Power BI 보고
- 단원 4: 상호 작용 Microsoft 생태계 도구
모듈 VI 기계 학습, 딥 러닝 및 데이터 과학 실용 응용 프로그램
- 단원 1: 기계 학습
- 단원 2: 딥 러닝
- 단원 3: 데이터 과학
- 단원 4: 사례 연구 응용 프로그램
모듈 VII 기술 생태계
- 단원 1: 기술 생태계 소개
- 단원 2: 기술 활성화 I
- 단원 3: 기술 활성화 II
- 단원 4: 기술 지원 III
모듈 VIII 아이디어화 방법론 및 기법 및 AI 프로젝트 관리
- 단원 1: 소개
- 2단원: 디자인 씽킹
- 단원 3: 린 스타트업 및 스크럼
- 단원 4: AI 프로젝트에 적용
모듈 IX AI가 비즈니스에 미치는 영향
- 단원 1: 다양한 분야에 적용된 AI
- 단원 2: 다양한 비즈니스 영역에 적용된 AI
- 단원 3: AI와 기업가 정신
- 단원 4: 윤리. 비즈니스와 사회
모듈 X 마스터의 최종 프로젝트(MFP)
프로그램은 가능한 콘텐츠 업데이트 및 업그레이드의 대상이 되며,