Privește 4 Certificate în Învățare mecanică Program de Certificat Online

Aplicați înainte de 16 noiembrie 2021 pentru a beneficia de o reducere de 150 USD la taxa de program. Utilizați codul SMU150EBTA în timpul plății. Ce va face acest program pentru tine? După finalizarea cu succes a programului, participanții vor fi capabili să: Tehnologii Sondaj AI și utilizările lor în diverse sectoare și funcții Identificați oportunități în cadrul unei afaceri pentru a implementa AI și ML pentru o performanță mai bună Recunoașteți scopul eticii și provocărilor în aplicațiile industriale Explicați pașii pentru construirea și implementarea soluțiilor AI pentru afaceri/sector Examinați reglementările de confidențialitate specifice AI în lege Creați un rezumat executiv al unui plan de implementare/îmbunătățire a AI pentru o afacere Module de program Programul cuprinde 8 module. Fiecare modul este condus de un expert al facultății SMU cu experiență de teren specifică subiectelor AI/ML care sunt discutate. Modulul 1: O privire de ansamblu asupra AI și ML Explorați impactul diferitelor tipuri de date și analize pentru afaceri, cum să determinați dacă organizația dvs. este bazată pe date și cele mai bune practici pentru AI și ML: strategii și cadre pentru luarea deciziilor. Modulul 2: Sondajul tehnologiilor AI și ML Înțelegeți diferențele dintre regresie și clasificare, fațetele învățării automate și ale rețelelor neuronale, principiile învățării supravegheate și nesupravegheate, impactul arhitecturii bazate pe transformatori asupra înțelegerii limbajului și modelele de învățare a reprezentării. Modulul 3: Aplicații și tendințe AI și ML – Partea 1 Obțineți o înțelegere mai profundă a tehnicilor de învățare automată și a fluxului de lucru; cum să analizezi rețelele neuronale și învățarea profundă; și evaluarea eficientă a aplicațiilor AI în sectoarele de retail, asistență medicală, producție și servicii. Modulul 4: Aplicații și tendințe AI și ML – Partea 2 Continuați să examinați modul în care IA este aplicată în sectoare, inclusiv în sectoarele finanțelor, energiei, educației și securității; beneficiile și limitările AI; și cum AI poate fi valorificată ca un motor pentru AI și ML: Strategii și cadre pentru luarea deciziilor. Modulul 5: Transformarea afacerii condusă de AI și identificarea oportunităților Explorați strategiile AI și potențialele motive ale eșecului, construiți versus cumpărați platforme, diferitele fațete ale viitorului AI și cum să identificați și să aliniați oportunitățile AI cu strategiile de afaceri. Modulul 6: Cadrul pentru dezvoltarea și implementarea tehnologiilor AI și ML Dezvoltați-vă cunoștințele despre ciclul de viață al învățării automate; ingineria caracteristicilor și diferențierea între date nominale, ordinale și text; analiza modelului de evaluare în ceea ce privește instruirea, validarea și metrica; implementare model și proiectare baze de date; și modul în care pădurea aleatorie poate îmbunătăți arborii de decizie prin reducerea supraamenajării. Modulul 7: Etica Examinați conceptul de etică și semnificația acestuia pentru organizații; scopul și relevanța codurilor și orientărilor etice în ceea ce privește IA și ML: strategii și cadre pentru luarea deciziilor; abordarea provocărilor potențiale implicate de etică și aplicații industriale; și valorile și ideile legate de AI și ML: strategii și cadre pentru luarea deciziilor, tehnologie, date și etică. Modulul 8: Confidențialitate și reglementări în AI și ML Aprofundați în orientări pentru etică și încredere legate de AI, guvernanța reglementară în dezvoltarea și implementarea AI, reglementările legale specifice AI, protecția datelor cu caracter personal și impactul AI asupra drepturilor și obligațiilor de date, rolul AI în comerțul electronic și legalitatea publicității și marketingului electronic și cum să elaborezi un plan organizațional pentru a îmbunătăți conformitatea cu AI. Studii de caz Transformare bazată pe analize la Majid Al Futtaim Explorați modul în care un conglomerat de stil de viață cu venituri anuale de peste 9 miliarde USD a conceput și utilizat o strategie de transformare bazată pe date, centrată pe client, pentru a debloca noi surse de creștere și a atenua efectele pandemiei de Covid-19 asupra afacerilor. Un start-up Deep Learning alimentează Internetul Lucrurilor Explorați modul în care Preferred Networks, Inc — un start-up specializat în tehnologii de învățare profundă — s-a diferențiat de la început, aliniindu-se la puterea de producție a Japoniei și aducând învățarea profundă în Internetul lucrurilor. Vispera: Inteligență vizuală pentru retail Vedeți cum furnizorul de tehnologie de viziune computerizată Vispera a folosit tehnologia și analiza sa vizuală automată pentru a ajuta companiile de retail și de bunuri de larg consum din întreaga lume să minimizeze epuizarea stocurilor, să crească vânzările, să reducă costurile cu personalul și să îmbunătățească eficiența operațională. Strategia AI a TikTok: Ambițiile globale ale ByteDance Explorați modul în care ByteDance, compania din spatele TikTok, a profitat de capacitățile AI orientate spre consumatori pentru a deveni una dintre primele platforme digitale chinezești Big Tech care au avut succes în afara Chinei, în special în SUA și India. Programul Facultatea Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Profesor asociat de Marketing Sandeep este profesor asociat de marketing. Înainte de a se alătura SMU, Sandeep a lucrat la 3M, iar înainte de asta a lucrat ca Jr Faculty Fellow la Kelley School of Business de la Universitatea Indiana. Are un doctorat. în Marketing (cu o specializare în statistică) de la Universitatea de Stat din Ohio, MS (MAS) un MBA de la Universitatea Texas din Dallas și MS (Inginerie informatică) de la Universitatea din Minnesota. Interesele de cercetare ale profesorului asociat Chandukala sunt legate de dezvoltarea modelelor cantitative ale comportamentului consumatorilor folosind date industriale. Cercetarea sa se concentrează în primul rând pe analiza retailului. Mai exact, înțelegerea și măsurarea impactului promoțiilor, reclamei și al produselor noi și propunerea de noi abordări pentru segmentarea pieței folosind metode Bayesian și Markov Chain Monte Carlo (MCMC). Cercetările sale au apărut în Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters și Customer Needs and Solutions. Profesorul asociat Chandukala a primit o bursă de cercetare Lee Kong Chian în 2016-17 și a fost, de asemenea, pe Lista de onoare pentru predare a decanului pentru predarea postuniversitară în 2018. Hady W. Lauw, Ph.D. Profesor asociat de Informatică; Director, Programul de BSc (Informatică); Lee Kong Chian Fellow Dr. Hady W. Lauw este profesor asociat de informatică la Școala de Sisteme Informaționale de Calcul, unde predă Structuri și algoritmi de date, Sisteme de recomandare și Învățare automată. El conduce Preferatul. Grup de cercetare AI, cu interese centrate pe web mining, precum și pe analiza preferințelor și recomandări. El a primit mai multe burse prestigioase, cum ar fi Bursa Fundației Naționale de Cercetare, Bursa Lee Kong Chian și Bursa de cercetare educațională. Dai Bing Tian, Ph.D. Asistent universitar de Educație în Informatică; Director, Programul MITB de Inteligență Artificială Profesorul asistent Dai Bing Tian a ocupat diverse funcții academice la SMU din 2010, inclusiv ca inginer de cercetare, bursier și om de știință. În prezent, este profesor asistent de educație în domeniul informaticii, precum și director pentru programul de inteligență artificială MITB. Înainte de timpul său la SMU, profesorul asistent Dai Bing Tian a fost asistent de cercetare pentru Școala de Calcul de la Universitatea Națională din Singapore, unde și-a obținut doctoratul. Profesorul asistent Dai Bing Tian a predat cursuri SMU legate de interesele și expertiza sa de cercetare, inclusiv computerul ca instrument de analiză, modelare și analiză, proiectare și implementare algoritm, învățare automată și știință și inginerie a datelor. Lucrările sale au apărut în reviste științifice, inclusiv în IEEE Transactions on Pattern Analysis și Machine Intelligence and Information Systems, precum și în peste 20 de lucrări ale conferințelor. Gary Chan Kok Yew Profesor de Drept Profesorul Gary Chan este membru al facultății la Universitatea de Management din Singapore timp de aproape două decenii, predând cursuri despre Etică și Responsabilitate Socială, Dreptul delictelor, Sistemul juridic, Metode și analize, Dreptul sănătății și Etica medicală, printre altele. Înainte de a se alătura universității în 2002, el a lucrat ca ofițer judiciar, avocat corporativ și consilier juridic intern. A obținut diplome postuniversitare în Drept, Filosofie și studii din Asia de Sud-Est, iar principalele sale interese de cercetare sunt Dreptul Tort, Sistemul juridic din Singapore, Dreptul sănătății și Etica, inclusiv etica în relație cu inteligența artificială și medicina. Warren B. Chik profesor asociat de drept; Director adjunct, Centrul pentru AI și Guvernarea datelor Profesor asociat de drept Warren Chik este director adjunct al Centrului pentru AI și Guvernarea datelor. Predă cursuri de Dreptul Afacerilor, Dreptul Divertismentului, Tehnologia Informației și Dreptul la SMU. Alte interese de predare și cercetare includ Legea protecției datelor Tehnologia informației și Legea proprietății intelectuale. În prezent, profesor asociat de drept Warren Chik cercetează și scrie tratate și articole de reviste despre Legea tehnologiei informației și intersecția acesteia cu legea dreptului de autor și reglementările privind protecția datelor în special. Călătoria de învățare a programului 113 Prelegeri video Peste 40 de exemple industriale 19 Sarcini 8 forumuri de discuții 4 Studii de caz De ce să vă înscrieți în AI și ML: strategii și cadre pentru luarea deciziilor? Inovațiile tehnologiei digitale continuă să transforme industrii întregi. Dintre aceste inovații, inteligența artificială (AI) și învățarea automată (ML) au avut un impact semnificativ asupra modului în care operează întreprinderile. De la start-up-uri la companii mijlocii la întreprinderi mari, AI și ML sunt folosite pentru a îmbunătăți eficiența și productivitatea; extinde capacitățile și oportunitățile de afaceri; și să dezvolte soluții inovatoare bazate pe date. 66% dintre directorii executivi remarcă faptul că organizațiile lor fie folosesc deja AI și tehnologie de învățare automată, fie plănuiesc să investească în ele. sursa: Digital Transformation Trends Report, 2020 50% dintre respondenții la sondaj raportează că companiile lor au adoptat AI în cel puțin o funcție de afaceri. sursa: McKinsey Global Survey, 2020 309 miliarde USD Se așteaptă ca dimensiunea pieței globale AI/ML să crească cu 251 de miliarde USD în perioada 2021-2026, depășind 309 miliarde USD. Se așteaptă ca APAC să experimenteze cea mai rapidă creștere CAGR în această perioadă de prognoză. sursa: MarketsandMarkets, 2020 Pentru cine este acest program? Programul este conceput pentru profesioniștii care aspiră să învețe mai multe despre AI și ML și despre aplicațiile sale în diferite sectoare. Industriile reprezentative și rolurile care pot beneficia includ: Industrii: Servicii bancare și financiare, asistență medicală, educație, produse și servicii IT, consultanță, comerț electronic, telecomunicații, retail, FMCG Functii: Management tehnologic, management general, operațiuni, finanțe, IT, consultanță Responsabil pentru: Dezvoltarea de soluții rapide și inovatoare prin practici tehnologice Interpretarea și gestionarea datelor Conducerea unei organizații, a unei verticale de afaceri și/sau a unei întregi funcții Extinderea afacerii/lansarea de noi divizii Valorificarea ofertelor de afaceri folosind AI și ML În căutarea: Descoperiți tehnici AI/ML relevante pentru industrie Investește în proiecte AI/ML care pot muta cercetarea produselor/serviciilor mai rapid și cu o mai mare predictibilitate Vizați noi segmente de piață și lucrați pe noi linii de afaceri Îmbunătățiți lansarea organizațională a produselor/serviciilor -

Actualizați-vă abilitățile de date și dezvoltați o înțelegere tehnică a aplicațiilor de business ale învățării automate. -

Deveniți un lider bazat pe date cu un program executiv unic în știința datelor și învățarea automată. Predat de academicieni de top și experți din industrie, acest program de 360 de grade vă va pune în fruntea revoluției Data Science și Machine Learning. Nu este necesară experiența anterioară în codificare. Repere cheie Oferit de o top 20 de universități publice din SUA. Câștigați 3 certificate care acoperă abilitățile de Data Science și Machine Learning în doar 12 luni. Certificat de program executiv de la Universitatea din Maryland Robert H. Smith School of Business la finalizarea cu succes a programului. Sesiuni live săptămânale susținute de academicieni de top de la Robert H School of Business de la Universitatea din Maryland. Sesiuni personalizate de coaching în grup mic pentru un grup de 8/10 studenți de la Industry Mentors o dată la două săptămâni. Peste 400 de ore de învățare și peste 100 de ore de sesiuni live. Peste 10 studii de caz și sarcini și 2 proiecte Capstone din domeniul ales. Instrumente și limbaje de programare precum Python, SQL, Excel și Tableau. Curriculum cuprinzător care acoperă concepte precum Statistica inferențială, Învățarea automată, Modelarea predictivă, Cadrul pentru inteligența artificială și Strategia de afaceri și Povestirea bazată pe date. Nu este necesară experiența anterioară în codare/programare. -

De ce învățare automată? Machine Learning s-a născut din recunoașterea modelelor, dar astăzi ne permite să dezvoltăm aplicații care să le îmbunătățească performanța „învățând” din datele colectate în situații trecute. În această specializare Python, veți putea aplica Machine Learning la proiecte reale, inclusiv pregătirea și sarcinile aferente, implementarea producției și ciclul de viață al unui model. -