AI 및 비즈니스를위한 기계 학습 - 온라인 과정

Southampton Data Science Academy

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AI 및 비즈니스를위한 기계 학습 - 온라인 과정

Southampton Data Science Academy

이 과정에 대하여

AI는 기술의 미래를 결정할 것입니다. 보컬 지지자와 반대자가 있지만, 그 영향이 변형적일 것이라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 분야가 급속하게 변화하는 동안, 배울 것이 많다, 그러나 또한 그것을 형성하고 공헌하는 많은 방법. 이 과정은이 여행의 일부가되기 위해 알아야 할 것을 가르쳐줍니다.

강의 개요

인공 지능은 지난 10 년 동안 가장 놀라운 기술 발전의 일부를 제공하여 이미지 인식, 자연어 이해, 패턴 감지, 예측 및 자율 장치와 같은 다양한 영역에서 인간의 능력을 능가했습니다. 몇 년 동안 전체 산업을 변화시키고 우리의 삶, 직업, 기업, 정부 및 사회에 대해 생각하는 방식을 바꿀 수 있다는 것을 보여주었습니다.

이 과정은 핵심 AI 기능의 프레임 워크에 따라 구성됩니다. 문제 기반 학습 접근법에 따라 각 AI 기능이 비즈니스 사례 연구의 맥락에서 논의됩니다. 짧은 비디오 튜토리얼, 가이드 연습, 프리젠 테이션, 온라인 연습 및 추가 읽기 등 다양한 학습 자료를 다루며 공공 및 민간 분야의 전문가가 사용 방법을 이해할 수있는 지식과 기술을 습득 할 수 있도록 설계되었습니다. 그들의 조직에 AI.

목표 및 학습 결과

이 과정이 끝나면 비즈니스에서 AI에 대한 잠재적 인 애플리케이션을 식별 할 수있는 기술과 지식을 개발하게됩니다. 너는 할 수있을 것이다:

  • AI가 무엇인지, 그것이 할 수있는 역할과 조직에 가져올 수있는 잠재적 이점을 설명하십시오.
  • AI의 주요 기능과이를 제공하는 데 필요한 핵심 관련 기술을 식별합니다.
  • 자율적 인 자동차 또는 지능형 조수와 같은 복잡한 AI 시스템을 제공하는 데 필요한 다양한 구성 요소 개요
  • 경제, 정부 및 사회의 여러 분야에서 인공 지능의 윤리적 함의에 대해 토론하십시오.
  • AI 솔루션에서 다양한 유형, 특성 및 데이터 사용 식별
  • 정보 추출, 클러스터링, 예측, 검색 및 계획 기술의 기본 클래스를 설명합니다.
  • 통찰력과 이해력을 개발하기 위해 자연어, 이미지 및 수치 데이터의 의미를 처리, 분석 및 추출하는 데 사용할 수있는 소프트웨어 식별

평가

과제 1 - 귀하의 비즈니스에 대한 AI 기회를 확인하고 명확하게 말하십시오.

코스 첫 주에 소개 된 주제를 토대로 AI 솔루션 개발 및 적용을 통해 향상되거나 해결 될 수 있다고 생각되는 조직 내에서 '간단한'문제를 파악해야합니다.

과제 2 -이 기회를 만드는 방법을 계획하고 계량화하십시오.

주 2, 3 및 4 주에 소개 된 각 사례 연구를 고려할 때 비 전문가 청중에 대한 보고서를 작성해야합니다. 각 연구에서 개발 된 AI 솔루션의 유형, AI 솔루션 선택의 근거, 조직의 이점 및 솔루션의 예상 '가치'또는 투자 수익 (ROI)을 비교하고 대조합니다.

과제 3 - 제안서를 연마하는 과정에서 배운 내용을 적용하십시오.

각 사례 연구에 대한 토론을 통해 얻은 지식을 활용하여 첫 번째 과제에서 확인 된 간단한 문제를 다시 검토하고 수정 된 솔루션을 제안합니다. 이 문제에 대한 AI 기반 솔루션을 설명하는 보고서를 작성하고 개정 된 솔루션이 원래 솔루션과 다른 이유와 방법을 설명하는 한편 법적, 도덕적 또는 윤리적 문제를 해결하는 방법을 설명합니다.

강의 계획서

1 주 - AI 소개

  • AI가 무엇인지, 그리고 주요 클래스의 애플리케이션과 기능을 이해합니다.
  • 다양한 AI 유형의 차이점을 이해하고 각 분야의 최첨단에 대해 간략하게 살펴보십시오.
  • AI와 관련된 핵심 기술과 현장의 주요 플레이어에 대해 잘 알고 있어야합니다.
  • 인공 지능과 Big Data, Cloud Computing 또는 IoT (Internet of Things)와 같은 다른 기술 동향 간의 관계를 이해합니다.
  • AI에서 데이터의 역할 이해
  • 데이터 품질, 투명성, 편견 및 개인 정보를 비롯하여 조직에 AI를 적용하는 가장 큰 과제를 이해합니다.
  • AI의 한계 이해

2 주 - 사례 연구 : 고객을 파악하는 방법 학습

  • 감독 및 감독되지 않은 기계 학습 알고리즘의 차이점 이해
  • 회귀, 분류 및 클러스터링과 같은 기계 학습의 기본 클래스를 이해합니다.
  • 기계 학습이 해결할 수있는 문제 유형을 이해하고 응용 프로그램 컨텍스트에서 유용한 기계 학습 태스크를 선택할 수 있습니다.
  • 자연 언어 처리 (NLP) 파이프 라인을 작성하는 데 사용되는 주요 활동 및 기술 이해
  • 통계 처리 및 단어 분포
  • 기계 학습 모델에 대한 입력으로 사용할 텍스트 데이터에서 기능을 생성하는 방법에 대해 알아보십시오.
  • 회귀 분석, 분류 및 클러스터링을 적용하여 정보를 추출하고 구매할 항목을 추천하십시오.
  • 정서 분석을 수행하기 위해 감독 분류 적용
  • 기계 학습 모델의 결과를 분석, 평가 및 해석합니다.

3 주 - 사례 연구 : 고객 경험 향상

  • 튜링 테스트의 개념과 AI 시스템 개선 방법에 대해 이해하십시오.
  • 자연 언어 생성에서 가장 중요한 방법과 기술에 익숙해지기
  • NLP에 대한 심층적 인 학습 방법 및 해당 학습을 위해 사용되는 내용
  • 자연 언어 이해 및 음성 인식에서 가장 중요한 방법과 도구를 이해합니다.
  • 대화 형 에이전트 (chatbots)를 디자인하는 방법 배우기

4 주차 - 사례 연구 : 검색 및 추천

  • 클러스터링 알고리즘
  • 주제 모델링
  • 지식 기반 : 어떻게 구축됩니까? 그들은 어떤 목적을 가지고 있습니까?
  • Named Entity Recognition (NER)에 대한 지식 기반 사용
  • 시멘틱 웹 소개
  • 지식 기반을 사용하여 관련 정보 (예 : SPARQL 및 Google 지식 그래프)

5 주 - 사례 연구 : 컴퓨터 비전

  • 이미지 프로세싱 및 컴퓨터 비전에 대한 전통적인 접근법
  • 이미지 분류 및 클러스터링
  • 특징 추출
  • 길쌈 신경망 (Convolutional Neural Nets) : 생물학적으로 영감을 얻은 모델.
  • 그림은 100 (0) 단어의 가치가 있습니다 : 대화 형 에이전트와 CNN (Convolutional Neural Networks)을 결합하여 텍스트 설명 생성
  • 자동 감시 시스템

6 주차 - AI의 향후 방향

  • 현재 제한 사항
  • 기술적 진보
  • 사회 및 문화 교대
  • 윤리적 문제
  • 도덕적 인 문제
  • 법적인 문제

과정 정보

  • 소요 시간 : 60 시간 (6 주)
  • 날짜 :
    • 10 월 1 일 - 11 월 9 일
    • 11 월 5 일 ~ 12 월 14 일
  • 코스 리더 : Elena Simperl
  • 100 % 온라인 전달 : 개인 및 그룹 자습서, 핵심 자료를 통한 자습 학습, Q
  • 전제 조건 : 기술에 대한 기본적인 이해. 이전 코딩 경험은 필수적인 것은 아닙니다.
  • 대상 그룹 : 비즈니스 종사자, 분석가, 컨설턴트, 관리자, 임원 등
  • 학습 자료 : 안내 된 연습, 비디오 자습서, 슬라이드 덱, 온라인 연습, 추가 읽기
  • 평가 및 피드백 : 3 개, 각각 33 %. 각 과제에 대한 점수와 의견으로 구성된 코스 마지막의 피드백
이 학교가 제공하는 프로그램은 :
  • 영어


마지막 업데이트 August 19, 2018
기간 및 가격
이 과정은 온라인
Start Date
시작일
10월 1, 2018
11월 5, 2018
Duration
기간
60 주
시간제
전일제
Price
가격
1,500 GBP
1 인당 £ 1500, 부가가치세 포함.
Information
Deadline
Locations
영국 - Cambridge, England
시작일 : 10월 1, 2018
원서제출기한 학교와 연락
종료일 11월 9, 2018
시작일 : 11월 5, 2018
원서제출기한 학교와 연락
종료일 12월 14, 2018
Dates
10월 1, 2018
영국 - Cambridge, England
원서제출기한 학교와 연락
종료일 11월 9, 2018
11월 5, 2018
영국 - Cambridge, England
원서제출기한 학교와 연락
종료일 12월 14, 2018