Introdução
Pré-requisitos: O diploma requer um conhecimento de graduação em estatística (estatística descritiva, regressão, distribuições de amostragem, teste de hipótese, estimativa de intervalo, etc.), cálculo (derivadas), álgebra linear (vetores e transformação de matriz) e probabilidade (probabilidade condicional / Bayes teorema).
O processo de admissão envolverá um breve teste de triagem sobre os tópicos acima para avaliar a prontidão do participante para o diploma.
Os participantes devem possuir um conhecimento intermediário de Python, uma vez que todas as atribuições / projetos de aplicativos serão feitos usando a linguagem de programação Python. Emeritus oferece um curso de certificado de Python for Data Analytics complementar para atender a esse pré-requisito. Os participantes que concluírem com sucesso este curso de certificação receberão um certificado de conclusão do Emeritus Institute of Management .Por que matricular-se em pós-graduação em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial?Inteligência artificial (IA) e algoritmos de aprendizado de máquina são sistemas, experiências, processos e indústrias inteiras. Não é de admirar que os líderes empresariais considerem estas tecnologias orientadas por dados como fundamentais para o futuro - e que os profissionais fluentes em ambos os campos estejam em alta demanda.
Estamos fascinados com o potencial de mudança do mundo e criamos o Diploma de Pós-graduação em Aprendizado de Máquina e Inteligência Artificial para ajudar os alunos a entender os fundamentos da IA e do aprendizado de máquina e como aplicá-los para resolver problemas complexos do mundo real.Sua jornada de aprendizagemMódulo 1: Aprendizado Automático AplicadoAprendizagem SupervisionadaRegressão: Máxima Verossimilhança, Mínimos Quadrados, Regularização
Métodos Bayesianos: Regra de Bayes, Inferência MAP, Aprendizado Ativo
Algoritmos de Classificação Fundamental: Vizinhos Mais Próximos, Perceptron, Regressão Logística
Refinamentos à classificação: métodos de kernel, processo gaussiano
Algoritmos de Classificação Intermediária: SVM, Árvores, Florestas e ReforçoAprendizagem não supervisionadaMétodos de Cluster: Clustering K-Means, EM, Misturas Gaussianas
Sistemas de Recomendação: Filtragem Colaborativa, Modelagem de Tópicos, PCA
Modelos de dados seqüenciais: modelos Markov e oculto Markov, filtros Kalman
Análise de Associação
Métodos de Clustering - II: Comparações de Modelos, Considerações de AnáliseMódulo 2: Inteligência Artificial AplicadaIntrodução à Inteligência Artificial
Agentes Inteligentes e Pesquisa Não Informada
Pesquisa heurística
Busca Adversarial e Jogos
Problemas de satisfação de restrição
Aprendizagem por Reforço
Agentes Lógicos
Aplicativos de AI: Processamento de Linguagem Natural
Aplicações de IA e Revisão de CursoMódulo 3: Projeto CapstoneBenefícios da rede EMERITUSApós a conclusão deste diploma, junte-se a uma comunidade de mais de 7400 alunos na Rede Eméritos. A Rede Emeritus é a sua plataforma para se conectar a uma rede global de indivíduos. Os benefícios da Rede Emérito incluem:Assistência de Instrução
Rede global que inclui mais de 400 CEOs, presidentes, vice-presidentes, diretores, fundadores e diretores executivos
Convite para eventos globais
Start-up Corner para ajudar a conectar, colaborar, retirar capital, investir ou identificar talentos
Acesso estendido a cursos e
Acesso a grupos eméritosCertificadoApós a conclusão do diploma, os participantes receberão um diploma digital verificado do Emeritus Institute of Management .
