Certyfikuj program sztucznej inteligencji

Big Data definiuje się jako proces gromadzenia dużych heterogenicznych ilości danych do analizy (podgórze w czasie rzeczywistym). Dane te są tak długie i złożone, że tradycyjne środki przetwarzania są nieskuteczne, Henze, nowe formularze i aplikacje komputerowe zdolne do zarządzania i przetwarzania wszystkich tych danych należy opracować. Big Data urodziło się jako odpowiedzialność wobec tych wyzwań, a przede wszystkim, aby ta analiza danych moglibyśmy przyciągnąć większą liczbę klientów, unikać ich utraty i poprawy naszego procesu operacyjnego. Program ten ma na celu prowadzenie stadnów w ich zrozumieniu technologii stojących za Big Data i Artificial Intelgnce. W rzeczywistości sztuczna inteligencja zastosowana do rzeczywistego świata wymaga niezwykłej wizji, a kurs ten zamierza pokazać ścieżkę niedoceniania technologii, jej aplikacji i realizacji zaawansowanych modeli zarządzania projektami AI.

Ogólnym celem tego programu jest poprowadzenie ucznia do opracowania nowego profilu technologicznego oraz nabycie umiejętności rozwoju projektu zarządzania i oprogramowania niezbędnego w tym zmieniającym się świecie. Cel globalny składa się z następujących konkretnych celów: - Zrozum, czym są Big Data, po co mówić o dużych zbiorach danych, do czego służy i elementy technologiczne, które popierają tę koncepcję. - Zrozum inteligentne systemy zdolne do reagowania na obecne wymagania. - Poznaj i zaprojektuj architekturę za Big Data i sztuczną inteligencję - Opracuj metodologie idei i zarządzania projektami AI - Zidentyfikuj czynniki przekształcające rozwiązanie AI na realny projekt.

Ekspert Big Data + AI jest w stanie zarządzać takimi obszarami, jak marketing, jak WHEL jako zespół danych, i zespół analityczny, oprócz możliwości prowadzenia transformacji firmy. Możliwości pracy można sklasyfikować w następujących grupach: - Specjalista ds. Marketingu cyfrowego: w marketingu zastosowanie sztucznej inteligencji jest kluczem do analizy rynków i poprawy wrażeń użytkowników, co prowadzi do zwiększonej sprzedaży. - Tłumacz biznesowy: ekspert, który tworzy strategiczne decyony i który również ma szkolenie analityczne odpowiednie do służby jako związek między naukowcami danych a rozwojem biznesu. - Naukowiec danych: agent specjalny w zadaniach zastosowania i stosowania technik uczenia maszynowego. - Integrator modelu: Jest częścią łańcucha profesjonalistów odpowiedzialnych za sztuczną realizację inteligencji i uczenia maszynowego w organizacji. To informatyk wie, jak działają algorytmy i jest odpowiedzialny za stosowanie modeli predykcyjnych, a także zautomatyzowanie zmiany tego modelu, gdy proces uczenia się kontinuumo jest niewłaściwy.

Ten program certyfikatów sztucznej intergencji przygotowuje Cię do zrozumienia i zastosowania najnowocześniejszych technologii w Big Data i AI. Zdobędziesz umiejętności uczenia maszynowego, głębokiego uczenia się i wstępnego przetwarzania danych. Pod koniec Courso będziesz mieć Uble, aby opracować modele AI, współpracować z TensorFlow i Keras oraz wykonać Advanced AI Project Management. Ten program, który możesz rozwiązywać rzeczywiste wyzwania za pomocą sztucznej inteligencji i ulepszanie procesów operacyjnych poprzez analizę danych i technologie AI.

Inżynierowie ze wszystkich sektorów. Business, dyrektorzy i kierownictwo, którzy chcą dowiedzieć się o możliwościach i implikacjach nowej transformacji cyfrowej. Pracownicy z sektora publicznego i prywatnego zajęli się przedsiębiorczością. Studenci i studenci i profesorowie, izby handlowe itp. Wszyscy, którzy chcą zagłębić się w koncepcje i zastosowania transformacji cyfrowej w dowolnym sektorze (np. Blockchain).

Szkolenie to nie jest uwzględnione w zakresie oficjalnych szkoleń regulowanych (edukacja niemowląt, edukacja podstawowa, wykształcenie średnie, oficjalne szkolenie zawodowe FP, Backalaureate, University, oficjalne mistrz i doktorat uniwersytetu). Jest to zatem uzupełniające się i/lub specjalizacyjne szkolenie, mające na celu zdobycie określonych umiejętności, umiejętności lub zdolności zawodowej natury, możliwość ledwo uzasadniania w klatkach roboczych i/lub konkurencjach opozycyjnych, zawsze w sekcji szkolenia uzupełniającego i/lub ciągłego szkolenia zawsze niezbędne do przeglądu konkretnych wymagań pracy publicznej pracy na rynku pracy w pracy publicznej.