Read the Official Description

Tentang kursus ini

Dengan satu atau lain cara, AI akan menentukan masa depan teknologi. Meskipun memiliki pendukung dan lawan vokal, tidak ada keraguan bahwa dampaknya akan bersifat transformasional. Meskipun bidangnya berubah dengan cepat, ada banyak hal yang harus dipelajari, tetapi juga banyak cara untuk membentuk dan berkontribusi. Kursus ini mengajarkan Anda apa yang perlu Anda ketahui untuk menjadi bagian dari perjalanan ini.

Ikhtisar kursus

AI telah menyampaikan beberapa kemajuan teknis paling menakjubkan dalam dekade terakhir, mengungguli kemampuan manusia dalam domain yang beragam seperti pengenalan gambar, pemahaman bahasa alami, pendeteksi pola, prediksi, dan perangkat otonom. Ini telah menunjukkan bahwa ia dapat mengubah seluruh industri selama beberapa tahun, dan mengubah cara kita berpikir tentang kehidupan kita, pekerjaan, bisnis, pemerintah dan masyarakat.

Kursus ini diselenggarakan sesuai dengan kerangka kemampuan inti AI. Ini mengikuti pendekatan pembelajaran berbasis masalah, di mana masing-masing kemampuan AI dibahas dalam konteks studi kasus bisnis. Ini mencakup campuran materi pembelajaran, termasuk tutorial video singkat, panduan yang dipandu, presentasi, latihan online dan pembacaan lebih lanjut dan telah dirancang untuk memungkinkan para profesional di sektor publik dan swasta untuk mendapatkan pengetahuan dan keterampilan yang memungkinkan mereka untuk memahami cara menggunakan AI dalam organisasinya.

Tujuan dan hasil belajar

Pada akhir kursus ini, Anda akan mengembangkan keterampilan dan pengetahuan untuk dapat mengidentifikasi aplikasi potensial untuk AI dalam bisnis Anda. Anda akan sanggup untuk:

  • Jelaskan apa itu AI, peran yang dapat dimainkannya, dan manfaat potensial yang dapat membawa organisasi Anda
  • Identifikasi kemampuan utama AI dan teknologi inti terkait yang diperlukan untuk mengantarkannya
  • Buat garis besar komponen-komponen berbeda yang diperlukan untuk menyampaikan sistem AI yang kompleks seperti mobil otonom atau asisten cerdas
  • Diskusikan implikasi etika AI di berbagai bidang ekonomi, pemerintah dan masyarakat
  • Identifikasi berbagai jenis, karakteristik dan penggunaan data dalam larutan AI
  • Jelaskan kelas dasar ekstraksi informasi, pengelompokan, prediksi, serta teknik pencarian dan perencanaan
  • Identifikasi perangkat lunak yang dapat digunakan untuk memproses, menganalisis, dan mengekstrak makna dari bahasa alami, gambar dan data numerik untuk mengembangkan wawasan dan pemahaman

Penilaian

Tugas 1 - Mengidentifikasi dan mengartikulasikan peluang AI untuk bisnis Anda

Berdasarkan topik yang diperkenalkan pada minggu pertama kursus, Anda diminta untuk mengidentifikasi masalah 'sederhana' dalam organisasi Anda yang Anda yakini dapat ditingkatkan atau diselesaikan melalui pengembangan dan penerapan solusi AI.

Penugasan 2 - Merencanakan dan mengukur bagaimana membuat peluang ini terjadi

Mempertimbangkan masing-masing studi kasus yang diperkenalkan pada minggu 2, 3 dan 4 Anda diminta untuk menghasilkan laporan untuk audiens non-spesialis. Anda akan membandingkan dan membedakan jenis solusi AI yang dikembangkan dalam setiap studi, alasan pemilihan solusi AI, manfaat bagi organisasi dan 'nilai' yang diharapkan atau pengembalian investasi solusi.

Tugas 3 - Terapkan apa yang telah Anda pelajari dalam kursus untuk mengasah proposal Anda

Memanfaatkan pengetahuan yang diperoleh melalui diskusi dari setiap studi kasus, Anda akan meninjau kembali masalah sederhana yang diidentifikasi dalam tugas pertama dan mengusulkan solusi yang telah direvisi. Anda ditugaskan untuk membuat laporan yang menjelaskan solusi berbasis-AI untuk masalah ini, menjelaskan mengapa dan bagaimana solusi yang Anda revisi berbeda dari solusi asli sementara juga menangani masalah hukum, moral atau etika yang diidentifikasi.

Silabus

Minggu 1 - Pengantar AI

  • Memahami apa itu AI dan kelas-kelas utama aplikasi dan kemampuannya
  • Memahami perbedaan antara berbagai jenis AI dan memiliki gambaran tentang keadaan seni di masing-masing bidang ini
  • Akrab dengan teknologi inti yang terkait dengan AI dan pemain utama di lapangan
  • Memahami hubungan antara AI dan tren teknologi lainnya seperti Big Data, Cloud Computing, atau Internet of Things (IoT)
  • Memahami peran data dalam AI
  • Memahami tantangan terbesar dalam menerapkan AI dalam organisasi, termasuk kualitas data, transparansi, bias, dan privasi
  • Memahami keterbatasan AI

Minggu 2 - Studi kasus: Belajar mengenal pelanggan Anda

  • Memahami perbedaan antara algoritma pembelajaran mesin yang diawasi dan tidak diawasi
  • Memahami kelas dasar pembelajaran mesin, seperti regresi, klasifikasi, dan pengelompokan
  • Memahami apa jenis masalah pembelajaran mesin dapat memecahkan dan dapat memilih tugas-tugas pembelajaran mesin yang berguna dalam konteks aplikasi
  • Memahami kegiatan utama dan teknologi yang digunakan untuk membangun pipa Pemrosesan Bahasa Alami (NLP)
  • Pengolahan statistik dan distribusi kata
  • Pelajari cara menghasilkan fitur dari data tekstual untuk dijadikan sebagai masukan untuk model pembelajaran mesin
  • Terapkan regresi, klasifikasi, dan pengelompokan untuk mengekstrak informasi dan merekomendasikan item untuk dibeli
  • Menerapkan klasifikasi yang diawasi untuk melakukan analisis sentimen
  • Menganalisis, menilai dan menafsirkan hasil model pembelajaran mesin

Minggu 3 - Studi kasus: Meningkatkan pengalaman pelanggan

  • Memahami apa tes Turing tentang dan bagaimana itu dapat digunakan untuk meningkatkan sistem AI
  • Kenali metode dan teknologi terpenting dalam generasi bahasa alami
  • Dapatkan gambaran tentang pendekatan pembelajaran mendalam untuk NLP dan untuk apa mereka digunakan
  • Memahami metode dan alat yang paling penting dalam pemahaman bahasa alami dan pengenalan ucapan
  • Pelajari cara mendesain agen percakapan (mis. Chatbots)

Minggu 4 - Studi kasus: Pencarian dan rekomendasi

  • Algoritma penggandaan
  • Pemodelan topik
  • Basis pengetahuan: Bagaimana mereka dibangun? Tujuan apa yang mereka layani?
  • Menggunakan basis pengetahuan untuk Pengenalan Entitas Bernama (NER)
  • Pengantar web semantik
  • Menggunakan basis pengetahuan untuk mengekstrak informasi yang relevan (yaitu SPARQL dan Google Knowledge Graph)

Minggu 5 - Studi kasus: Visi Komputer

  • Pendekatan tradisional untuk pemrosesan gambar dan visi komputer
  • Klasifikasi gambar dan pengelompokan
  • Ekstraksi fitur
  • Jaringan saraf konvolusional: Sebuah model yang diilhami secara biologis.
  • Sebuah gambar bernilai 100 (0) kata: Coupling Convolutional Neural Networks (CNNs) dengan agen percakapan untuk menghasilkan deskripsi tekstual
  • Sistem untuk pengawasan otomatis

Minggu 6 - Arah ke depan untuk AI

  • Keterbatasan saat ini
  • Kemajuan teknologi
  • Pergeseran sosial dan budaya
  • Masalah etika
  • Masalah moral
  • Masalah hukum

Fakta kursus

  • Durasi: 60 jam (di 6 minggu)
  • Tanggal:
    • 1 Oktober - 9 November
    • 5 November - 14 Desember
  • Kursus utama: Elena Simperl
  • 100% pengiriman online: Tutorial pribadi dan kelompok, belajar sendiri dengan panduan melalui materi inti, Q
  • Prasyarat: Pemahaman dasar teknologi yang baik. Pengalaman pengkodean sebelumnya tidak penting
  • Kelompok sasaran: Praktisi bisnis, analis, konsultan, manajer, eksekutif, dll.
  • Materi pembelajaran: Panduan yang dipandu, tutorial video, slide deck, latihan online, bacaan lebih lanjut
  • Penilaian dan umpan balik: 3 buah, masing-masing 33%. Umpan balik di akhir kursus, terdiri dari tanda dan komentar untuk setiap tugas
Program taught in:
Inggris

See 4 more programs offered by Southampton Data Science Academy »

Last updated August 19, 2018
Kursus ini Online
Tanggal Mulai
Okt. 2019
Nov. 2019
Duration
60 minggu
Paruh waktu
Penuh waktu
Harga
1,500 GBP
£ 1500 per orang, termasuk PPN.
Deadline
By locations
By date
Tanggal Mulai
Okt. 2019
Tanggal Akhir
Application deadline
Tanggal Mulai
Nov. 2019
Tanggal Akhir
Application deadline

Okt. 2019

Location
Application deadline
Tanggal Akhir

Nov. 2019

Location
Application deadline
Tanggal Akhir