University of California, Irvine - Division of Continuing Education
Online-Spezialstudienprogramm für maschinelles und tiefes Lernen
Irvine, Vereinigte Staaten von Amerika
Zertifikat
DAUER
12 Monate
SPRACHEN
Englisch
TEMPO
Teilzeit
BEWERBUNGSSCHLUSS
FRÜHESTES STARTDATUM
Sep 2026
AUSBILDUNGSKOSTEN
USD 4.600 *
STUDIENFORMAT
Fernstudium
* Durchschnittskosten
Überblick
Maschinelles Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache definieren den aktuellen Stand der Technik der Künstlichen Intelligenz. Diese Technologien, eine Form des Data Mining und der Datenanalyse, lernen kontinuierlich aus den bereitgestellten Informationen. Sie erkennen verborgene Muster, die dem Unternehmen oft dramatische Wettbewerbsvorteile bei relativ geringen Kosten verschaffen. Diese Technologien führen zu erheblichen Verbesserungen in der Art und Weise, wie wir arbeiten, interagieren und leben, und ermöglichen so eine noch nie dagewesene Effizienz. Diese Methoden werden in einer Vielzahl von Branchen angewendet, darunter Vertrieb, Marketing, Werbung, Gesundheitswesen, Strafjustiz, Finanzkundenbetreuung und coole neue Branchen wie selbstfahrende Autos und hocheffiziente automatisierte Häuser. Unternehmen nutzen diese Methoden heute nicht nur zur Verbesserung ihrer Kerngeschäftsabläufe, sondern auch zur Entwicklung neuer Geschäftsmodelle.
Programmvorteile
- Erfahren Sie von Branchenexperten, wie Sie die Kunst und Wissenschaft des maschinellen und tiefen Lernens anwenden können, um neue Erkenntnisse zu gewinnen und die Wettbewerbsfähigkeit Ihres Unternehmens zu verbessern
- Erklären Sie, welche Arten von Problemen sich am besten für maschinelles Lernen und welche für Deep Learning eignen
- Verstehen und wenden Sie maschinelle und Deep-Learning-Softwaretools an, die in der Industrie zur Lösung von Geschäftsproblemen eingesetzt werden
- Erklären Sie verschiedene Lernalgorithmen und wie sie angewendet werden, um die Unterschiede zwischen unbeaufsichtigten, halbüberwachten, überwachten und Verstärkungsprozessen zu verstehen
- Erlernen Sie Methoden und Werkzeuge zum Anwenden von Algorithmen unter Verwendung einer breiten Palette realer Datentypen, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Texte, Videos und Bilder aus internen oder externen Quellen (z. B (gekratzte Webdaten) und bewerten deren Leistung
- Bestimmen Sie zu berücksichtigende verwandte Software-Toolkits und wie Sie diese in bestehende Daten-Workflows integrieren können
- Nutzen Sie Grundbausteine, allgemeine Prinzipien und Cloud-Technologien wie Amazon Web Services (AWS), um Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwerfen
- Lernen Sie die Werkzeuge und Techniken der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und deren Verwendung bei der Analyse von von Menschen erstellten Inhalten kennen
- Verstehen Sie häufige Fallstricke und Herausforderungen mithilfe neuronaler Netze und Deep-Learning-Tools
- Verstehen Sie, welche Hardware oder virtuellen Maschinen für Deep Learning erforderlich sind
- Erklären Sie den Unterschied zwischen maschinellem und tiefem Lernen und herkömmlichen statistischen Datenanalysetechniken
Kurspläne können sich ändern. Einzelne Kurse können ohne Einschreibung in das Gesamtprogramm belegt werden.
Voraussetzungen Kurse
- Einführung in die Python-Programmierung
- Zwischenpython
- Praktische Mathematik und Statistik für Data Science
Erforderliche Kurse
- Einführung in maschinelles Lernen und KI
- Neuronale Netze und Deep Learning
- Textanalyse und Verarbeitung natürlicher Sprache
Wahlfächer
Wählen Sie mindestens 2,5 Einheiten.
- Computer Vision mittels Deep Learning
- Cloud-Dienste für maschinelles Lernen
- Lernen Sie von Branchenexperten, wie Sie durch die Anwendung der Kunst und Wissenschaft des maschinellen und tiefen Lernens neue Erkenntnisse gewinnen und die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen verbessern können.
- Erläutern Sie, welche Arten von Problemen am besten für maschinelles Lernen und welche am besten für Deep Learning geeignet sind.
- Verstehen und Anwenden von Maschinen- und Deep-Learning-Softwaretools, die in der Industrie zur Lösung von Geschäftsproblemen eingesetzt werden
- Erklären Sie eine Vielzahl von Lernalgorithmen und wie sie angewendet werden, um die Unterschiede zwischen unbeaufsichtigten, halbüberwachten, überwachten und Verstärkungsprozessen zu verstehen
- Lernen Sie Methoden und Werkzeuge kennen, um Algorithmen unter Verwendung einer breiten Palette von realen Datentypen anzuwenden, einschließlich strukturiertem und unstrukturiertem Text, Video und Bildern aus internen oder externen Quellen (z. B. gescrapte Webdaten), und bewerten Sie deren Leistung
- Ermitteln Sie, welche zugehörigen Software-Toolkits in Betracht gezogen werden sollten und wie diese in bestehende Daten-Workflows integriert werden können.
- Nutzen Sie grundlegende Bausteine, allgemeine Prinzipien und Cloud-Technologien wie Amazon Web Services (AWS), um Algorithmen für maschinelles Lernen zu entwickeln
- Erlernen Sie die Werkzeuge und Techniken von Natural Language Processing (NLP) und deren Verwendung bei der Analyse von menschengenerierten Inhalten
- Verstehen Sie allgemeine Fallstricke und Herausforderungen mithilfe von neuronalen Netzen und Deep-Learning-Tools
- Verstehen, welche Hardware oder welche virtuellen Maschinen für Deep Learning benötigt werden.
- Erläutern Sie den Unterschied zwischen maschinellem und tiefem Lernen im Vergleich zu traditionellen statistischen Datenanalysetechniken
Wer sollte sich anmelden
Dieses Programm richtet sich an Fachleute in einer Vielzahl von Branchen und Berufsfunktionen, die ihrem Unternehmen dabei helfen möchten, die enormen Mengen an unterschiedlichen Daten, die sie sammeln, zu nutzen und sich selbst verbessernde Systeme zu entwickeln, die die Wettbewerbsfähigkeit ihres Unternehmens auf dem globalen Markt verbessern. Zu den spezifischen Berufsbezeichnungen, die von diesem Programm profitieren würden, gehören Marketing, Vertrieb, Geschäftsanalysten, Dateningenieure, Datenanalysten, Informatiker, Datenbankadministratoren, Forscher, Statistiker und jene Fachleute, die ihre Fähigkeiten in diesem stark nachgefragten Bereich erweitern und gleichzeitig ihre Fähigkeiten nutzen möchten einzigartige Domänenkompetenz.
Karriere-Einblick
Berufszusammenfassung für Computer- und Informationsforscher in den Vereinigten Staaten.
- Arbeitsplätze: 33.286 (2019)
- Prognostiziertes Wachstum: 18,7 % (2019-2029)
- Jahresgehalt: 118.000 bis 183.000 USD (25.-75. Perzentil)