人工智能硕士课程介绍
该专业共设置7个学习模块,每个模块将会花费七周左右的时间进行学习。
一、机器学习
该模块探讨了机器学习基础和高级原理,在学生理解机器学习概念的基础上,掌握机器学习模型质量的数据预处理技术,区分监督学习、无监督学习和强化学习,对机器学习模型的有效性进行高级评估。
二、计算机视觉
该模块涵盖从图像获取到当前热门话题(如生成式人工智能)的计算机视觉领域的基础知识,诸如PyTorch的标准开发框架,我们将看到理论通过代码转化为实践。
三、决策支持与专家系统
学习如何使用各种人工智能工具和技术来设计、开发和部署决策支持和专家系统,探索如何将系统整合到现有决策的过程,评估其有效性和效率。
四、自然语言处理
深入学习语言学、人工智能和计算机科学这些交叉领域,学习机器如何有效理解、解释和生成人类语言,从理解文档和对话到生成文本和自动翻译。
五、无人驾驶系统
学习无人系统在人工智能下的广泛领域应用,如无人系统设计与运行的基本原理,包括无人飞行器和远程控制操作系统技术。学完课程后,学生将具备在各种环境和应用中理解、设计、开发和操作无人系统所需技能和知识。
六、优化和部署可扩展的人工智能系统
通过理论和实际的结合,学生将学习设计可扩展的架构、优化AI模型性能,以及在生产环境中有效的部署系统,以满足动态和高负载环境中商业应用的需求。
七、生成式人工智能
了解生成式人工智能的基本原理,分析生成式人工智能在图像、文本、音乐和视频的生成,在创意内容和数字艺术创作等领域的实际应用,学习使用流行的深度学习工具和库,设计、训练和评估生成模型,如 TensorFlow 和 PyTorch,深入学习生成式人工智能的高级技术。
就业前景
如近几年来人工智能已经不知不觉渗透到各行各业中,从Chatgpt到无人操作系统,人工智能将会与我们的日程生活息息相关。
大量与人工智能相关的工作岗位应运而生。学习人工智能课程后,可以担任首席技术官、人工智能工程师、AI产品经理、机器人工程师等等,在职位和薪酬上普遍能得到较大提升。
用一年时间,和马德里欧洲大学一起解剖商业远见的来源和组成,突破专业的瓶颈,看见个人生活和职业的新蓝海,摆脱无效内卷。
商业分析硕士课程介绍
该专业共设置7个学习模块,每个模块将会花费七周左右的时间进行学习。
一、商业分析工具
学习R语言基础,数据结构,Dplyr和ggplot包,Python语言基础,Numpy和Pandas库,了解编程基础和相关数据库。
二、数据库分析与设计
通过学习SQL基础、聚合函数、 DB-SQL连接、新数据模型架构简介、分布式NoSQL数据库和CAP定理、文档型数据库,适应多种编程语言来分析、组织和解释数据集。
三、数据探索及可视化
掌握数据分析基础、数据摄取和准备,描述性和探索性分析,以及数据可视化工具,使用数据可视化和业务数据分析工具设计业务流程。
四、运营分析
深入学习工业4.0特性、制造过程、容量规划与过程分析、库存管理、企业客户关系管理(CRM)及策略、商业智能。
五、供应链分析
探索工业4.0的特点、制造流程、商业客户关系管理(CRM)、物流领域的数字化转型,以及供应链4.0。
六、消费者与数字化市场分析
熟悉网页分析、搜索引擎优化(SEO)分析、社交网络作为信息来源,以及支付方式。
七、收入管理、定价与金融工程
学习价格分析、收益管理、财务数据分析以及财务指标仪表板。
就业前景
大数据时代,各行各业都在和数据打交道,都希望寻找可以玩转数据的人才。2023年市场调研中,商业分析专业的潜在学生多达135万人,市场需求远大于当前的专业人才供应,毕业后可担任首席数据官(CDO)、商业分析师、数字化转型专家、产品经理、数字业务和战略顾问等多个职位,就业范围涉及金融、互联网、医疗、制造、保险、能源等多个行业。
马德里欧洲大学与CinLearn职学
CinLearn是一家一站式全球在线学位教育赋能的线上学位供应商,2020年时,成为美国高校和西班牙马德里欧洲大学全权授权的全球合作伙伴,负责在大众化区进行在线教育品牌的推广和宣传,帮助学生进行申请、注册和相关学生服务,为学生提供申请到毕业完整的在线留学学习体验。
CinLearn秉持着终身学习的理念,希望通过全新的方式去释放全球优质教育资源,帮助学习者实现自我提升。目前社会已经进入全面信息化时代,社会缺乏高能力的复合型人才。在职人士需要实现个人提升,却又困于学习成本太高,线上教育弥补了传统教育的限制,以实践为导向的教育目标受到在职人士的普遍欢迎,这也会在将来成为在职人士学习的最佳选择。
编辑 | Catherine Ge
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