Trí tuệ nhân tạo và học máy: Lý thuyết và thực hành
Lady Margaret Hall, University of Oxford
Thông tin mấu chốt
Địa điểm cơ sở
Oxford, Vương quốc Liên hiệp Anh và Bắc Ireland
Ngôn ngữ
Tiếng Anh
Hình thức học tập
Học từ xa, Trong khuôn viên trường
Khoảng thời gian
3 tuần
Nhịp độ
Toàn thời gian
Học phí
GBP 3.980 / per course *
Hạn nộp hồ sơ
10 May 2024
ngày bắt đầu sớm nhất
24 Jun 2024
* cho khu dân cư: 9 tuần | trực tuyến: 9 tuần - £3,960
Giới thiệu
Trong thời đại công nghệ thông minh và tự động hóa đang phát triển, chúng ta đã nhìn thấy tiềm năng biến đổi của Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong các lĩnh vực đa dạng như tài chính, y học và sản xuất. Khóa học này cung cấp phần giới thiệu thực tế về lĩnh vực nghiên cứu tập trung vào tương lai này.
Bạn sẽ bắt đầu với phần giới thiệu về những kiến thức cơ bản về lập trình bằng Python, đặc biệt là hiểu về lập trình hướng đối tượng và tầm quan trọng của nó đối với việc học sâu. Bạn sẽ nhanh chóng tiến tới phần giới thiệu về trí tuệ nhân tạo, xem xét các nguyên tắc cơ bản của học máy có giám sát, bao gồm hồi quy tuyến tính, hồi quy logistic, mạng lưới thần kinh và giảm độ dốc. Trong tuần thứ hai của khóa học, bạn sẽ khám phá quá trình xử lý hình ảnh, nghiên cứu các phép biến đổi, bộ lọc tích chập và phát hiện cạnh trước khi giới thiệu về mạng thần kinh tích chập và một số kiến trúc CNN nổi bật như VGG và ResNet. Trong phần cuối cùng của khóa học, bạn sẽ xem xét các khái niệm cốt lõi của xử lý ngôn ngữ tự nhiên, bao gồm mô hình hóa trình tự, mô hình tự hồi quy và mạng thần kinh tái phát.
Khóa học chuyên sâu này cung cấp cả phần giới thiệu lý thuyết về các khái niệm trí tuệ nhân tạo và học máy, đồng thời cung cấp cơ hội áp dụng kiến thức này vào hoạt động để giải quyết các vấn đề thực tế quy mô nhỏ từ các lĩnh vực khác nhau.
Ngày và tình trạng sẵn có
Có sẵn dưới dạng khóa học Nội trú hoặc Trực tuyến vào những ngày sau:
Đợt 1: 24 tháng 6 đến 12 tháng 7 năm 2024
Đợt 3: Từ ngày 5 tháng 8 đến ngày 23 tháng 8 năm 2024
Bộ sưu tập
Học sinh lý tưởng
Khóa học này sẽ phù hợp với sinh viên STEM đang học đại học hoặc sau đại học ở cấp độ đầu vào. Cần có kiến thức cơ bản về phép tính và đại số tuyến tính và nên có một số kinh nghiệm về mã hóa. Không cần có kinh nghiệm trước đây về trí tuệ nhân tạo, học máy hoặc ngôn ngữ lập trình Python.
Tuyển sinh
Kết quả chương trình
Đến cuối khóa học này, bạn sẽ:
- Hiểu các khái niệm lý thuyết về trí tuệ nhân tạo và học máy.
- Biết cách sử dụng trí tuệ nhân tạo và các công cụ học máy cơ bản trong thực tế.
- Biết cách triển khai các thuật toán cơ bản và huấn luyện các mạng nhỏ cho các vấn đề thực tế.
- Có thể xác định và sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo và máy học có liên quan trong nghiên cứu.
- Biết cách triển khai các thuật toán trí tuệ nhân tạo và machine learning trên Google Cloud.