AI e Machine Learning for Business - um curso on-line, Cambridge, Reino Unido 2019
A IA proporcionou alguns dos avanços técnicos mais surpreendentes da última década, superando as habilidades humanas em domínios tão diversos quanto reconhecimento de imagem, compreensão de linguagem natural, detecção de padrões, previsão e dispositivos autônomos. Ele mostrou que pode transformar indústrias inteiras ao longo de alguns anos e mudar a forma como pensamos sobre nossas vidas, empregos, empresas, governo e sociedade.
O curso é organizado de acordo com uma estrutura das principais capacidades de IA. Ele segue uma abordagem de aprendizagem baseada em problemas, na qual cada capacidade de IA é discutida no contexto de um estudo de caso de negócios. Abrange uma mistura de materiais didáticos, incluindo pequenos tutoriais em vídeo, orientações, apresentações, exercícios on-line e outras leituras, e foi projetado para permitir que profissionais dos setores público e privado obtenham o conhecimento e as habilidades que lhes permitam entender como usar AI em sua organização.
No final deste curso, você terá desenvolvido as habilidades e os conhecimentos necessários para identificar possíveis aplicativos para IA em seus negócios. Você poderá:
Explique o que é a IA, o papel que ela pode desempenhar e os benefícios potenciais que ela pode trazer para sua organização
Identifique os principais recursos da IA ​​e as principais tecnologias associadas necessárias para entregá-los
Delinear os diferentes componentes necessários para fornecer sistemas complexos de IA, como carros autônomos ou assistentes inteligentes
Discutir as implicações éticas da IA ​​em diferentes áreas da economia, governo e sociedade
Identificar diferentes tipos, características e usos de dados em soluções de IA
Descrever classes fundamentais de extração de informação, clustering, previsão, bem como técnicas de busca e planejamento
Identificar software que pode ser usado para processar, analisar e extrair significado da linguagem natural, imagens e dados numéricos para desenvolver percepções e compreensão
Tarefa 1 - Identifique e articule uma oportunidade de IA para o seu negócio
Com base nos tópicos introduzidos na primeira semana do curso, você é solicitado a identificar um problema "simples" dentro de sua organização que, na sua opinião, poderia ser melhorado ou resolvido por meio do desenvolvimento e aplicação de uma solução de IA.
Tarefa 2 - Planejar e quantificar como fazer essa oportunidade acontecer
Considerando cada um dos estudos de caso introduzidos nas semanas 2, 3 e 4, você é solicitado a produzir um relatório para uma audiência não especializada. Você irá comparar e contrastar os tipos de soluções de IA desenvolvidas em cada estudo, a lógica para a seleção da solução de IA, os benefícios para a organização e o esperado 'valor' ou retorno sobre o investimento da solução.
Tarefa 3 - Aplique o que você aprendeu no curso para aprimorar sua proposta
Utilizando o conhecimento adquirido através de uma discussão de cada estudo de caso, você revisitará a questão simples identificada na primeira tarefa e proporá uma solução revisada. Você está encarregado de produzir um relatório descrevendo uma solução baseada em inteligência artificial para esse problema, explicando por que e como sua solução revisada difere da solução original, ao mesmo tempo em que aborda quaisquer questões legais, morais ou éticas identificadas.
Semana 1 - Introdução ao AI
Entenda o que é AI e suas principais classes de aplicativos e recursos
Entenda a diferença entre os diferentes tipos de IA e tenha uma visão geral do estado da arte em cada uma dessas áreas
Estar familiarizado com as principais tecnologias associadas à IA e aos principais intervenientes no campo
Entenda a relação entre a inteligência artificial e outras tendências tecnológicas, como Big Data, Cloud Computing ou Internet of Things (IoT)
Entenda o papel dos dados no AI
Entenda os maiores desafios da aplicação da IA ​​nas organizações, incluindo qualidade de dados, transparência, preconceitos e privacidade
Entenda as limitações da IA
Semana 2 - Estudo de caso: aprendendo a conhecer seus clientes
Entenda a diferença entre algoritmos de aprendizado de máquina supervisionados e não supervisionados
Compreender as classes fundamentais de aprendizado de máquina, como regressão, classificação e agrupamento
Entenda os tipos de problemas que o aprendizado de máquina pode resolver e seja capaz de selecionar tarefas de aprendizado de máquina úteis em um contexto de aplicativo
Entenda as principais atividades e tecnologias usadas para construir um pipeline de processamento de linguagem natural (NLP)
Processamento estatístico e distribuições de palavras
Aprenda como gerar recursos a partir de dados textuais para servir como entrada para modelos de aprendizado de máquina
Aplicar regressão, classificação e agrupamento para extrair informações e recomendar itens para compra
Aplicar classificação supervisionada para realizar a análise de sentimentos
Analise, avalie e interprete os resultados de modelos de aprendizado de máquina
Semana 3 - Estudo de caso: aprimorando a experiência do cliente
Entenda o que é o teste de Turing e como ele pode ser usado para melhorar os sistemas de IA
Familiarize-se com os métodos e tecnologias mais importantes na geração de linguagem natural
Obtenha uma visão geral das abordagens de aprendizagem profunda para a PNL e para que são usadas
Compreender os métodos e ferramentas mais importantes na compreensão da linguagem natural e reconhecimento de fala
Aprenda a projetar agentes de conversação (ou seja, chatbots)
Semana 4 - Estudo de caso: busca e recomendação
Bases de conhecimento: como elas são construídas? Para qual finalidade eles servem?
Usando uma base de conhecimento para o reconhecimento de entidade nomeada (NER, Named Entity Recognition)
Usando a base de conhecimento para extrair informações relevantes (ou seja, SPARQL e Google Knowledge Graph)
Semana 5 - Estudo de caso: visão computacional
Abordagens tradicionais ao processamento de imagens e visão computacional
Classificação de imagem e agrupamento
Redes neurais convolucionais: um modelo de inspiração biológica.
Uma imagem vale 100 (0) palavras: Acoplamento de Redes Neurais Convolucionais (CNNs) com agentes conversacionais para gerar descrições textuais
Sistemas para vigilância automática
Semana 6 - Direções futuras para a IA
Duração: 60 horas (em 6 semanas)
1 de outubro a 9 de novembro
5 de novembro a 14 de dezembro
Lider do curso: Elena Simperl
Entrega 100% on-line: Tutoriais pessoais e em grupo, auto-estudo guiado através de materiais essenciais, Q
Pré-requisitos: Boa compreensão básica da tecnologia. Experiência prévia de codificação não é essencial
Grupo-alvo: Profissionais de negócios, analistas, consultores, gerentes, executivos, etc.
Materiais de aprendizagem: orientações guiadas, tutoriais em vídeo, decks de slides, exercícios on-line, leitura adicional
Avaliação e feedback: 3 peças, 33% cada. Feedback no final do curso, consistindo de notas e comentários para cada tarefa
£ 1.500 por pessoa, com IVA incluído.
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