Certyfikat Graduate w Sztucznej inteligencji

Ponieważ sztuczna inteligencja (AI) w dalszym ciągu szybko zmienia sposób, w jaki działają organizacje i ich ludzie, niedobór wykwalifikowanych specjalistów pozostaje najważniejszym wyzwaniem, przed którym stoi przemysł. Skupiając się na AI przedsiębiorstwa, w tym zarówno na gotowych rozwiązaniach, jak i na zastrzeżonej sztucznej inteligencji, ten dyplomowy program certyfikacji - pierwszy i jedyny tego typu w Kanadzie - przygotuje cię do zaspokojenia tego zapotrzebowania na praktykujących posiadających umiejętności czytania i pisania.

Studenci będą mieli możliwość pracy z wymagającymi w branży językami programowania, takimi jak Python, podczas interakcji z nowatorskimi bibliotekami Machine Learning i Deep Learning, takimi jak SKLearn i TensorFlow, w celu stworzenia różnych praktycznych aplikacji sztucznej inteligencji. Program nauczania porusza również teoretyczne koncepcje dotyczące komputerowej wizji, przetwarzania języka naturalnego, systemów rekomendujących, wizualizacji danych i uczenia się wzmocnień. Jako absolwent będziesz wiedział, jak wykorzystać sztuczną inteligencję do wydobywania danych i używać inteligencji opartej na danych do kierowania procesami decyzyjnymi, rozwiązywania złożonych problemów przedsiębiorstw przy użyciu najnowocześniejszych rozwiązań, a jednocześnie tworzyć zyski wydajności i jakości dla małych i średnich firm. średnie przedsiębiorstwa do największych korporacji. Dodatkowy nacisk zostanie położony na zarządzanie danymi, w tym zarządzanie danymi, aby zapewnić jego integralność. Uczniowie będą również korzystać z wielu możliwości uczenia się przez doświadczenie, w tym dostępu do AI Hub uczelni, ukończenia dwóch różnych projektów typu capstone i opcjonalnego terminu pracy. Absolwenci będą przygotowani do wejścia w to wysokie pole wzrostu, w którym obecnie znajduje się Greater Toronto Area, gdzie znajduje się najwyższa koncentracja na świecie firm działających na sztucznej inteligencji.

Absolwenci programu analizy sztucznej inteligencji, projektowania i wdrażania wprowadzą pracowników za pomocą specjalistycznego zestawu umiejętności, który obejmuje:

• Analizowanie, projektowanie i wdrażanie systemów sztucznej inteligencji (AI) poprzez zastosowanie systematycznych podejść i metodologii w celu zaspokojenia potrzeb organizacyjnych.
• Opracowywanie modeli i agentów AI wykorzystujących dane przedsiębiorstwa do identyfikowania wzorców, dostarczania spostrzeżeń, rekomendowania działań lub wykonywania zadań w sposób autonomiczny w imieniu zainteresowanych stron.
• Przygotuj i przekaż analizę, raporty i zalecenia w różnych formatach dla różnych odbiorców, interesariuszy i celów.
• Przeprowadzaj badania, analizę danych, opracowywanie modeli i wdrażanie rozwiązań w sposób etyczny, który chroni prywatność, poufność, uwzględnia stronniczość danych i przejrzystość oraz zapewnia integralność danych.
• Zastosuj narzędzia do zarządzania projektami i strategie zarządzania cyklem życia, aby wdrożyć systemy AI na czas i budżet.
• Wdrażaj rozwiązania AI zgodnie z polityką korporacyjną, normami etycznymi i regulacjami branżowymi.

AI Hub

Studenci będą również czerpać korzyści z Durham College Hub for Applied Research w Sztucznej Inteligencji dla Rozwiązań Biznesowych (AI Hub), która oferuje partnerom branżowym dostęp do wiedzy technicznej, najnowocześniejszych obiektów i platform oraz talentów studentów. , aby pomóc odkryć wiedzę biznesową, jednocześnie zapewniając inteligentne i autonomiczne rozwiązania, które zwiększają produktywność i wzrost firm.

Warunki przyjęć

• Ontario College Diploma, Ontario College Advanced Diploma lub dyplom lub równoważny.

LUB

• Dopuszczalna kombinacja związanego z tym doświadczenia zawodowego i wykształcenia pomaturalnego.
• Wymagany jest dowód znajomości języka angielskiego.
• Kandydaci, których pierwszym językiem nie jest angielski lub którzy są wykształceni na poziomie międzynarodowym w kraju nieanglojęzycznym, muszą spełniać wymagania Durham College dotyczące znajomości języka angielskiego.

Uwaga: Zaleca się komfort w matematyce, statystykach, oprogramowaniu komputerowym, programowaniu komputerowym i systemach korporacyjnych.

Koszty

Kursy

1 semestr

• Wprowadzenie do rozwoju sztucznej inteligencji
• Matematyka stosowana dla systemów sztucznej inteligencji
• Badania w Sztucznej Inteligencji
• Wizualizacja i opowiadanie danych
• Algorytmy sztucznej inteligencji
• Capstone Term I

Semestr 2

• Applied Machine Learning i zaawansowane systemy sztucznej inteligencji
• Wiedza i systemy eksperckie
• Kariera i portfolio cyfrowe
• Doradztwo i profesjonalna komunikacja
• Sztuczna inteligencja w systemach Enterprise
• Capstone Term II

Semestr 3

• Opcjonalny okres pracy

Kursy i opisy kursów mogą ulec zmianie.

Opcje kariery

Co możesz być:

• Dane naukowiec
• AI naukowiec / analityk / technolog
• Machine learning analityk / technolog
• Konsultant ds. Transformacji biznesu
• Analityk Biznesowy
• Steward danych
• Inżynier danych
• Programista systemu AI

Gdzie możesz pracować:

• Firmy technologiczne
• Start-up i wczesne stadia przedsiębiorczości
• Instytuty badawcze
• Dostawcy usług finansowych
• Firmy telekomunikacyjne
• Organizacje wytwórcze

Uczenie się przez doświadczenie

Badania stosowane: Studenci będą mogli angażować się w badania stosowane w Durham College Hub dla badań stosowanych w sztucznej inteligencji dla rozwiązań biznesowych, lepiej znany jako AI Hub.

Projekty Capstone: Wszyscy studenci ukończą dwa różne projekty z ograniczonym dostępem - jeden na semestr - aby zastosować ich nauczanie w klasie do namacalnych, rzeczywistych wyzwań. W pierwszym będą używać gier strategicznych jako podstawy do nauczania systemu sztucznej inteligencji (agenta w zakresie sztucznej inteligencji), aby działał w złożonym środowisku i osiągał strategiczne cele. W drugim studenci zsyntetyzują uczone koncepcje do oceny implementacji sztucznej inteligencji na komercyjnej platformie, takiej jak IBM Watson, Salesforce Einsten lub Amazon Echo z Alexą, aby rozwiązać praktyczny problem biznesowy.

Opcjonalny termin pracy: Studenci, którzy spełniają wszystkie wymagania akademickie, będą mieli również możliwość uzupełnienia opcjonalnego terminu pracy w formalnym środowisku pracy lub przedsięwzięciu przedsiębiorczym. Czas pracy będzie podobny do akademickiego semestru i zazwyczaj obejmuje pełne godziny pracy, które mogą być opłacone lub nieopłacone.

Wymagania dotyczące laptopa

Minimalny zalecany sprzęt

• Procesor Intel I7 lub AMD A10 lub lepszy z chipsetem, który musi obsługiwać wirtualizację
• 16 GB pamięci RAM
• 1 TB dysk twardy
• Karta sieci Ethernet
• Bezprzewodowa karta sieciowa
• Jeden port USB 3.0 (dwa preferowane)

Wymagania Systemowe

• Windows 10 Professional Edition