University of California, Irvine - Division of Continuing Education
Programma di studi specialistici online in apprendimento automatico e profondo
Irvine, Stati Uniti d'America
Certificato
DURATA
12 mesi
LINGUE
Inglese
RITMO
Mezza giornata
SCADENZA DELLA DOMANDA
LA PRIMA DATA DI INIZIO
Sep 2026
TASSE UNIVERSITARIE
USD 4600 *
FORMATO DI STUDIO
Insegnamento a distanza
* costo medio
Panoramica
L'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale definiscono l'attuale stato dell'arte dell'intelligenza artificiale. Queste tecnologie, che sono una forma di data mining e di analisi dei dati, imparano continuamente dalle informazioni fornite. Riconoscono schemi nascosti che spesso forniscono vantaggi competitivi notevoli a costi relativamente bassi per l'organizzazione. Queste tecnologie stanno apportando miglioramenti significativi al modo in cui lavoriamo, interagiamo e viviamo, producendo efficienze mai immaginate prima. Questi metodi vengono applicati in una vasta gamma di settori, tra cui vendite, marketing, pubblicità, assistenza sanitaria, giustizia penale, assistenza clienti nel settore finanziario e nuovi settori come le auto a guida autonoma e le case automatizzate ad alta efficienza. Oggi le organizzazioni utilizzano questi metodi non solo per migliorare le loro attività principali, ma anche per sviluppare nuovi modelli di business.
Vantaggi del programma
- Imparare da esperti del settore come applicare l'arte e la scienza del machine learning e del deep learning per fornire nuovi insight e migliorare la competitività della vostra azienda.
- Spiegare quali tipi di problemi sono più adatti all'apprendimento automatico e quali all'apprendimento profondo.
- Comprendere e applicare gli strumenti software di apprendimento automatico e profondo utilizzati nell'industria per risolvere i problemi aziendali.
- Spiegare una varietà di algoritmi di apprendimento e come vengono applicati per comprendere le differenze tra processi non supervisionati, semi-supervisionati, supervisionati e di rinforzo.
- Imparare le metodologie e gli strumenti per applicare gli algoritmi utilizzando un'ampia gamma di tipi di dati reali, tra cui testo strutturato e non strutturato, video e immagini provenienti da fonti interne o esterne (ad es. dati web scraped) e valutare le loro prestazioni.
- Determinare gli strumenti software correlati da considerare e come integrarli nei flussi di lavoro dei dati esistenti.
- Utilizzare gli elementi di base, i principi generali e le tecnologie cloud come Amazon Web Services (AWS) per progettare algoritmi di apprendimento automatico.
- Imparare gli strumenti e le tecniche di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il suo utilizzo nell'analisi dei contenuti generati dall'uomo.
- Comprendere le insidie e le sfide più comuni nell'utilizzo delle reti neurali e degli strumenti di deep learning.
- Capire quali hardware o macchine virtuali sono necessari per il deep learning
- Spiegare la differenza tra l'apprendimento automatico e profondo e le tradizionali tecniche di analisi statistica dei dati.
Gli orari dei corsi sono soggetti a modifiche. È possibile frequentare corsi singoli senza iscriversi al programma completo.
Corsi prerequisiti
- Introduzione alla programmazione Python
- Python intermedio
- Matematica pratica e statistica per la scienza dei dati
Corsi richiesti
- Introduzione all'apprendimento automatico e all'intelligenza artificiale
- Reti neurali e apprendimento profondo
- Analisi del testo ed elaborazione del linguaggio naturale
Corsi opzionali
Scegli un minimo di 2,5 unità
- Visione artificiale tramite apprendimento profondo
- Servizi cloud per l'apprendimento automatico
- Impara dagli esperti del settore come ottenere nuove informazioni e migliorare la competitività delle aziende applicando l'arte e la scienza del machine learning e del deep learning.
- Spiega quali tipi di problemi sono più adatti all'apprendimento automatico e quali sono più adatti all'apprendimento profondo.
- Comprendere e applicare gli strumenti software di machine e deep learning utilizzati nell'industria per risolvere i problemi aziendali
- Spiegare una varietà di algoritmi di apprendimento e come vengono applicati per comprendere le differenze tra processi non supervisionati, semi-supervisionati, supervisionati e di rinforzo
- Apprendi metodologie e strumenti per applicare algoritmi utilizzando un'ampia gamma di tipi di dati reali, inclusi testo, video e immagini strutturati e non strutturati da fonti interne o esterne (ad es. Dati web raschiati) e valuta le loro prestazioni
- Determinare quali toolkit software correlati prendere in considerazione e come integrarli nei flussi di lavoro di dati esistenti.
- Utilizza gli elementi costitutivi di base, i principi generali e le tecnologie cloud come Amazon Web Services (AWS) per progettare algoritmi di machine learning
- Impara gli strumenti e le tecniche di Natural Language Processing (NLP) e il suo uso nell'analisi dei contenuti generati dall'uomo
- Comprendere le insidie e le sfide più comuni utilizzando le reti neurali e gli strumenti di deep learning
- Comprendere quale hardware o quali macchine virtuali sono necessari per il deep learning
- Spiegare la differenza tra la macchina e l'apprendimento approfondito rispetto alle tradizionali tecniche di analisi dei dati statistici
Chi dovrebbe iscriversi
Questo programma si rivolge a professionisti di diversi settori e funzioni lavorative che desiderano aiutare la propria organizzazione a sfruttare le enormi quantità di dati diversi raccolti e a sviluppare sistemi di auto-miglioramento che migliorino la capacità dell'organizzazione di competere nel mercato globale. Tra le mansioni specifiche che potrebbero trarre vantaggio da questo programma vi sono Marketing, Vendite, Analisti aziendali, Ingegneri dei dati, Analisti dei dati, Scienziati informatici, Amministratori di database, Ricercatori, Statistici e tutti quei professionisti che desiderano ampliare le proprie competenze in questo settore ad alta domanda, sfruttando al contempo la propria esperienza unica nel settore.
Approfondimento sulla carriera
Riassunto occupazionale dei ricercatori informatici e dell'informazione negli Stati Uniti.
- Posti di lavoro: 33,286 (2019)
- Crescita prevista: 18,7% (2019-2029)
- Stipendio annuale: $118k-$183k (25°-75° percentile)