人工智能-硕士

计算能力在现代数据科学中是必不可少的，在研究人工智能(AI)的更多技术主题之前，需要有坚实的基础。这是程序的入门模块，没有预先假定的计算基础。将提供计算的整体观点，涵盖数据管理、编程和安全考虑的重要主题。该模块将从数据结构和算法的原理开始，使用Python进行实现，然后将应用于数据库结构，包括SQL和NoSQL，使学习者能够使用标准的工业实践构建程序。

本模块的目的是识别、应用和设计数据可视化。该模块为您提供了基本原则和基于实践的活动，需要为不同上下文和不同类型的数据设计数据可视化。还将审查和评估用于分析多维数据和大型数据集的更先进的可视化概念和工具。您将学习如何使用可视化作为工具，可以帮助用户理解大型和复杂的数据集，将输出传递给不同的受众。

人工智能(AI)是计算机科学的核心组成部分，旨在开发模仿人类学习、推理和解决问题的认知能力的智能代理。作为人工智能的一个分支，机器学习(ML)允许学习和适应(从例子中)，而不是明确地为特定的结果编程。本模块将为您提供数据科学家构建和评估AI系统有效性所需的统计基础。概率论和统计评估将为在一系列真实世界场景中使用奠定基础。标准的机器学习技术本模块将介绍回归、聚类和分类。您将开发应用机器学习所需的实用技能，包括使用现有的工具和技术，以解决基于从真实领域提取的用例的行业标准问题。

现代人工智能(AI)之所以流行，主要是因为它可以处理各种数据。处理这些数据的能力的出现，要么得益于使数据能够进行后续分析/建模的预处理，要么得益于AI算法本身的性质。在过去的半个世纪里，人们设计了一系列不同的算法和方法来处理时间序列预测、自然语言建模和图像分析等领域的结构化数据挑战。在本模块中，您将学习有针对性的方法，其中推断可以在这些领域与现实世界的项目动机。除此之外，您还将了解参数模型优化的基础知识，以及后续的特征选择，以确定数据分析的最佳工具。

随着2006年开始的一系列突破性发展，深度学习领域吸引了一系列领域的兴趣，目前在世界各地获得了数十亿英镑的投资。利用这些技术可以洞察以前没有认识到的问题。本模块将对比应用AI模块的应用领域特定方法与一组广义深度学习机器，以展示它们如何应用于非结构化数据。特别是，该模块将教你如何攻击图像分析，自然语言和强化学习问题与这些模型，同时严格分析实现的成本和收益。

人工智能(AI)有望改变我们人类的生活和工作方式，帮助我们解决复杂的问题，过上更丰富的生活。从医疗保健到金融，人工智能现在通过显著提高工作场所的效率和扩大人类的工作能力，影响了几乎每个行业。当 AI接管重复或危险的任务时，最大限度地减少“人为错误”的发生或支持决策制定，它解放了人类劳动力去做他们更适合的工作;涉及创造力和同情心的任务。本模块将讨论人工智能的影响，重点是人工智能项目生命周期、地平线扫描、人工智能伦理和人工智能应用。

该模块的目的是使您能够进行一个持续的，深入的研究项目，探索一个您个人感兴趣的领域。在与你的导师达成一致的情况下，你将决定你的主题，它将采取实际结果(人工制品)的形式，并附带上下文材料。这可以面向人工智能的任何领域，并且有机会与我们的合作伙伴组织合作运行一个工业项目。