Bằng danh dự Cử nhân Khoa keo goc nha cai Dữ liệu và Trí tuệ Nhân tạo

Bạn sẽ hiểu được cách phát triển chương trình bằng Python.  Làm việc với môi trường phát triển tương tác tiêu chuẩn, bạn sẽ thiết kế, triển khai, gỡ lỗi và đánh giá phần mềm. 

Bạn sẽ phát triển hiểu biết rộng rãi về các lĩnh vực giao thoa giữa Trí tuệ nhân tạo và Khoa keo goc nha cai dữ liệu, bao gồm thiết kế, phát triển, đánh giá và triển khai các mô hình. Bạn sẽ làm quen với quy trình làm việc Khoa keo goc nha cai dữ liệu điển hình và các ý tưởng cơ bản của Trí tuệ nhân tạo.

Bạn sẽ được giới thiệu các khái niệm và ký hiệu về cấu trúc dữ liệu và thuật toán cũng như cách sử dụng chúng trong việc phân tích vấn đề và tổ chức giải pháp. Bạn sẽ được trang bị nhiều phương pháp để tiếp cận vấn đề, giúp bạn thao tác và phân tích dữ liệu trong môi trường thực tế.

keo goc nha cai phần này dạy cho bạn kiến ​​thức và nguyên tắc cơ bản của lý thuyết khoa keo goc nha cai máy tính, chẳng hạn như toán keo goc nha cai rời rạc, logic mệnh đề và lý thuyết đồ thị. Bạn sẽ nghiên cứu các thuật toán cơ bản hiện có phổ biến trên mạng và lập trình máy tính, hiểu rõ hơn về ứng dụng của chúng trong các hệ thống máy tính trong thế giới thực.  

Trong mô-đun này, bạn sẽ có được trải nghiệm thực tế khi phát triển các trang web động bằng HTML, CSS và JavaScript. Bạn sẽ tìm hiểu cách lưu trữ dữ liệu phía máy khách và có được trải nghiệm trực tiếp về các dịch vụ web cũng như lưu trữ dữ liệu phía máy chủ, xem xét nhu cầu của nhiều bên liên quan. 

Các doanh nghiệp hiện đại yêu cầu đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu và yêu cầu phân tích dữ liệu chu đáo. Bạn sẽ đạt được sự hiểu biết và kỹ năng cơ bản để phân tích dữ liệu trong môi trường doanh nghiệp. Điều này bao gồm một loạt các kỹ thuật để truy xuất, sắp xếp, phân tích và trực quan hóa dữ liệu cũng như chạy mô phỏng và đào tạo các mô hình dựa trên dữ liệu để tạo ra các dự báo cần thiết cho các quyết định kinh doanh. Việc phân tích dữ liệu đa chiều trong bối cảnh rộng lớn của toàn bộ tổ chức sẽ được xem xét đặc biệt.

Bạn sẽ tìm hiểu về một số chủ đề quan trọng trong ML và AI vẫn đóng vai trò quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề đa dạng trong thế giới thực.  Chúng bao gồm các khái niệm keo goc nha cai tập và quy tắc kết hợp từ dữ liệu, quy trình quyết định Markov, keo goc nha cai tập tăng cường và các thuật toán ngẫu nhiên hoặc tiến hóa.  Mô-đun này cũng sẽ nhấn mạnh khái niệm thông tin không đầy đủ, đặc điểm của việc keo goc nha cai và phân biệt nó với tối ưu hóa thông thường.  

Bạn sẽ phát triển sự hiểu biết lý thuyết về kiến trúc của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và cách chúng được đào tạo. Bạn sẽ có được trải nghiệm thực tế về việc tùy chỉnh và sử dụng LLM cho các ứng dụng khác nhau bao gồm kỹ thuật nhanh chóng, tinh chỉnh và sử dụng thế hệ tăng cường truy xuất (RAG) để kiểm soát đầu ra của LLM.

Mô-đun này nhằm mục đích phát triển các kỹ năng xin việc của bạn bằng cách đạt được tập hợp các kết quả keo goc nha cai tập đã được thống nhất bằng cách sử dụng Thỏa thuận keo goc nha cai tập được thương lượng ba chiều. Mô-đun này phát triển một loạt các kỹ năng cụ thể cho từng nơi làm việc.

Mô-đun trải nghiệm thực tế này cung cấp phương tiện để bạn liên kết công việc keo goc nha cai tập với 'thế giới thực', tạo điều kiện cho việc tích hợp các kỹ năng có thể chuyển tiếp và tốt nghiệp cần thiết cho con đường sự nghiệp và việc làm trong tương lai.

Bạn sẽ suy ngẫm về các lĩnh vực kiến thức liên quan đến trải nghiệm keo goc nha cai tập theo vị trí và phát triển kiến thức cá nhân thông qua việc xem xét quá trình keo goc nha cai tập của mình, đồng thời có cơ hội nâng cao khả năng tự thể hiện, giao tiếp, tính tự chủ và hợp tác của mình.

Bạn sẽ hoàn thiện kiến thức cơ bản của mình về Trí tuệ nhân tạo (AI), bao gồm các lĩnh vực lâu đời, chẳng hạn như hệ thống dựa trên quy tắc, không gian tìm kiếm và sự thỏa mãn ràng buộc cũng như các công nghệ mới nổi. Bạn sẽ tăng cường khả năng hiểu các công nghệ khi chúng xuất hiện.

Bạn sẽ chứng tỏ mình đã củng cố các kỹ năng, kiến thức và kinh nghiệm của mình từ các keo goc nha cai phần khác một cách hiệu quả như thế nào thông qua một dự án riêng lẻ. Dự án phải kết hợp giải pháp cho một vấn đề về AI hoặc Khoa keo goc nha cai dữ liệu hoặc cho một vấn đề nghiên cứu lý thuyết có liên quan. 

Bạn sẽ được giới thiệu nhiều thuật toán và kỹ thuật lấy cảm hứng từ sinh keo goc nha cai mới và thường được sử dụng để có thể giải quyết nhiều vấn đề trong AI và Khoa keo goc nha cai dữ liệu, bao gồm thuật toán dựa trên gradient, thuật toán di truyền, tiến hóa vi phân, tối ưu hóa bầy hạt, thuật toán đom đóm và các thuật toán tiến hóa khác. 

Bạn sẽ đạt được kiến thức cũng như các kỹ năng thực tế về Trí tuệ nhân tạo và keo goc nha cai máy được sử dụng trong chế tạo robot. Bạn sẽ đề cập đến các loại robot tự động khác nhau trong nhiều lĩnh vực và ứng dụng khác nhau. Bạn sẽ có được kiến ​​thức và kỹ năng thực tế về xử lý cảm giác của rô-bốt, đặc biệt là thị giác, cũng như cách sử dụng các phương pháp và thuật toán keo goc nha cai máy cũng như cách áp dụng chúng vào các ứng dụng rô-bốt tự động trong đời thực.

Bạn sẽ nghiên cứu các loại mối đe dọa mạng và mạng khác nhau đối với các hệ thống và mạng máy tính, đồng thời tìm hiểu các biện pháp khác nhau cần thiết để bảo mật hệ thống nhằm chống lại và giảm thiểu các mối đe dọa này. 

Bạn sẽ nhận được sự đánh giá cao và hiểu biết về toán keo goc nha cai khắt khe đóng vai trò quan trọng trong Khoa keo goc nha cai dữ liệu và AI. Bạn sẽ có được nền tảng cần thiết để truy cập và đóng góp cho nghiên cứu kỹ thuật trong lĩnh vực AI và Khoa keo goc nha cai dữ liệu.

Bạn sẽ làm việc với các mạng thần kinh tăng tốc mô phỏng và các mạng được mô phỏng trên máy tính mô phỏng thần kinh để hiểu cách hoạt động của bộ não và sử dụng tính toán song song hiệu quả. Bạn sẽ phát triển các mô hình thần kinh, tác nhân và hệ thống máy keo goc nha cai mới đang dẫn đầu lĩnh vực này.

Bạn sẽ keo goc nha cai tại khuôn viên rợp bóng cây phía bắc Luân Đôn của chúng tôi ở Hendon.

Ngoài giờ giảng dạy, bạn sẽ keo goc nha cai độc lập thông qua việc tự keo goc nha cai, bao gồm đọc các bài báo và sách, thực hiện các dự án, thực hiện nghiên cứu và chuẩn bị cho các bài đánh giá bao gồm bài tập, bài thuyết trình và bài kiểm tra.

Thời khóa biểu khóa keo goc nha cai của bạn sẽ cân bằng giữa cam kết keo goc nha cai tập tại trường với thời gian dành cho công việc, cam kết trong cuộc sống và keo goc nha cai tập độc lập.

Chúng tôi mong muốn cung cấp thời khóa biểu cho sinh viên ít nhất 2 tuần trước khi keo goc nha cai kỳ bắt đầu. Một số tuần có thể khác nhau do cách chúng tôi lên lịch keo goc nha cai và sắp xếp các buổi keo goc nha cai trong khuôn viên trường.

Đội ngũ giảng dạy và hỗ trợ xuất sắc của chúng tôi sẽ giúp bạn phát triển các kỹ năng phù hợp với trình độ của bạn từ kỹ năng nghiên cứu và thực tế đến tư duy phản biện. của chúng tôiThư viện | Đại keo nha cai euro Middlesexđang mởtừ 7 giờ sáng đến 11 giờ tối từ Thứ Hai đến Chủ Nhậttrong thời gian keo goc nha cai. Và chúng tôi cung cấp các khoản vay máy tính xách tay miễn phí 24 giờ với phần mềm máy tính để bàn hoàn chỉnh, in ấn và Wi-Fi miễn phí để sử dụng trong hoặc ngoài khuôn viên trường, thậm chí vào cuối tuần.

Khóa keo goc nha cai này chủ yếu được đánh giá thông qua các bài tập bao gồm các bài kiểm tra, bài kiểm tra, bài tập viết, thuyết trình và bài tập nhóm. Số dư chính xác sẽ phụ thuộc vào mô-đun bạn đang sử dụng. 

Đánh giá tổng kết chủ yếu dựa vào sự phát triển của các đồ tạo tác, điển hình là phần mềm. Các hình thức đánh giá khác bao gồm báo cáo, đánh giá trong lớp, hồ sơ, câu hỏi dạng bài tập về nhà, bài tiểu luận và minh họa.

Các buổi thí nghiệm chủ yếu dành cho việc đánh giá quá trình bao gồm hỗ trợ bài tập trong khóa keo goc nha cai. Một dự án nhóm vào năm thứ ba hỗ trợ một số sinh viên cộng tác phát triển các hệ thống phức tạp. Dự án cuối cùng là một luận án thường dựa trên một sản phẩm mà sinh viên đã phát triển và việc đánh giá bao gồm một cuộc thi với hai keo goc nha cai giả.

Phản hồi được đưa ra một cách không chính thức trong suốt chương trình thông qua trò chuyện và chính thức thông qua môi trường keo goc nha cai tập ảo.