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Un certificato è un obiettivo educativo per molti studenti che vogliono migliorare la loro visibilità tra i candidati di lavoro aggressivi. I certificati possono contribuire a fornire agli studenti con maggiori competenze e l'esperienza in una serie di diverse discipline, quali il commercio, la finanza, l'ospitalità, la leadership e la gestione.L'informatica è un campo che si è espan… Ulteriori informazioni

Un certificato è un obiettivo educativo per molti studenti che vogliono migliorare la loro visibilità tra i candidati di lavoro aggressivi. I certificati possono contribuire a fornire agli studenti con maggiori competenze e l'esperienza in una serie di diverse discipline, quali il commercio, la finanza, l'ospitalità, la leadership e la gestione.

L'informatica è un campo che si è espanso rapidamente con la crescita dello sviluppo tecnologico. Secondo la definizione, si tratta di un approccio pratico e scientifico al calcolo. Riguarda gli algoritmi che si occupano di ottenere, elaborare e rappresentare le informazioni.    

Singapore, ufficialmente Repubblica di Singapore, è un sud-est asiatico un'isola città-stato al largo della punta meridionale della penisola malese, 137 km a nord dell'equatore. Un certo numero di università straniere, business school e istituti specializzati hanno anche impostare i loro campus asiatiche a Singapore. Singapore è una delle più sicure le principali città del mondo, praticamente da qualsiasi misura.

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Singapore

Acquisisci competenze pratiche di codifica Python per applicazioni aziendali pratiche. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione precedente.

Acquisisci competenze pratiche di codifica Python per applicazioni aziendali pratiche. Non è richiesta alcuna conoscenza di programmazione precedente. -
Certificato
Part-Time
3 mesi
Inglese
online
 
Emeritus Institute of Management
Singapore

Fai domanda entro il 16 novembre 2021 per usufruire di uno sconto di 150 USD sulla quota del programma. Utilizzare il codice SMU150EBTA durante il pagamento. Cosa farà questo ... +

Fai domanda entro il 16 novembre 2021 per usufruire di uno sconto di 150 USD sulla quota del programma. Utilizzare il codice SMU150EBTA durante il pagamento. Cosa farà questo programma per te? Dopo aver completato con successo il programma, i partecipanti saranno in grado di: Indagine sulle tecnologie di intelligenza artificiale e sui loro usi in tutti i settori e le funzioni Identificare le opportunità all'interno di un'azienda per implementare l'intelligenza artificiale e il machine learning per prestazioni migliori Riconoscere lo scopo dell'etica e delle sfide nelle applicazioni industriali Spiegare i passaggi per creare e distribuire soluzioni di intelligenza artificiale per aziende/settori Esamina le normative sulla privacy specifiche per l'intelligenza artificiale nella legge Crea un riepilogo esecutivo di un piano di implementazione/miglioramento dell'IA per un'azienda Moduli di programma Il programma comprende 8 moduli. Ogni modulo è guidato da un esperto di facoltà SMU con esperienza sul campo specifica per gli argomenti di AI/ML in discussione. Modulo 1: una panoramica di AI e ML Esplora l'impatto di diversi tipi di dati e analisi per il business, come determinare se la tua organizzazione è basata sui dati e le best practice per AI e ML: strategie e framework per il processo decisionale. Modulo 2: Indagine sulle tecnologie AI e ML Comprendere le differenze tra regressione e classificazione, aspetti dell'apprendimento automatico e delle reti neurali, principi di apprendimento supervisionato e non supervisionato, l'impatto dell'architettura basata su trasformatori sulla comprensione del linguaggio e modelli di apprendimento della rappresentazione. Modulo 3: Applicazioni e tendenze AI e ML – Parte 1 Acquisisci una comprensione più profonda delle tecniche di apprendimento automatico e del flusso di lavoro; come analizzare le reti neurali e il deep learning; e una valutazione efficace delle applicazioni di intelligenza artificiale nei settori della vendita al dettaglio, della sanità, della produzione e dei servizi. Modulo 4: Applicazioni e tendenze AI e ML – Parte 2 Continuare a esaminare il modo in cui l'IA viene applicata in tutti i settori, compresi i settori della finanza, dell'energia, dell'istruzione e della sicurezza; i vantaggi e i limiti dell'IA; e come l'IA può essere sfruttata come motore per l'IA e il machine learning: strategie e framework per il processo decisionale. Modulo 5: Trasformazione aziendale guidata dall'intelligenza artificiale e identificazione delle opportunità Esplora le strategie di intelligenza artificiale e le potenziali ragioni di fallimento, costruisci contro acquista piattaforme, vari aspetti del futuro dell'intelligenza artificiale e come identificare e allineare le opportunità di intelligenza artificiale con le strategie di business. Modulo 6: Framework per lo sviluppo e la distribuzione di tecnologie AI e ML Sviluppa la tua conoscenza del ciclo di vita dell'apprendimento automatico; ingegneria delle caratteristiche e differenziazione tra dati nominali, ordinali e di testo; analizzare la valutazione del modello per quanto riguarda la formazione, la convalida e le metriche; distribuzione del modello e progettazione di database; e come la foresta casuale può migliorare gli alberi decisionali riducendo l'overfitting. Modulo 7: Etica Esaminare il concetto di etica e il suo significato per le organizzazioni; lo scopo e la rilevanza dei codici etici e delle linee guida per quanto riguarda AI e ML: Strategies and Frameworks for Decision-Making; affrontare le potenziali sfide legate all'etica e alle applicazioni industriali; e i valori e le idee relativi all'IA e al machine learning: strategie e framework per il processo decisionale, la tecnologia, i dati e l'etica. Modulo 8: Privacy e regolamentazione in AI e ML Immergiti nelle linee guida per l'etica e la fiducia relative all'IA, la governance normativa nello sviluppo e nell'implementazione dell'IA, le normative specifiche dell'IA, la protezione dei dati personali e l'impatto dell'IA sui diritti e gli obblighi dei dati, il ruolo dell'IA nell'eCommerce e la legalità della pubblicità e del marketing elettronici e come ideare un piano organizzativo per migliorare la conformità dell'IA. Casi studio Trasformazione guidata dall'analisi a Majid Al Futtaim Scopri come un conglomerato di stili di vita con ricavi annuali superiori a 9 miliardi di dollari ha progettato e impiegato una strategia di trasformazione basata sui dati e incentrata sul cliente per sbloccare nuove fonti di crescita e mitigare gli effetti della pandemia di Covid-19 sul business. Una start-up di deep learning potenzia l'Internet delle cose Scopri come Preferred Networks, Inc, una start-up specializzata in tecnologie di deep learning, si è differenziata all'inizio allineandosi alla potenza manifatturiera giapponese e portando il deep learning nell'Internet delle cose. Vispera: Intelligenza Visiva per il Retail Scopri come il fornitore di tecnologia di visione artificiale Vispera ha utilizzato la tecnologia e la sua analisi visiva automatizzata per aiutare le aziende di vendita al dettaglio e di beni di consumo in rapida evoluzione in tutto il mondo a ridurre al minimo le scorte, aumentare le vendite, ridurre i costi del personale e migliorare l'efficienza operativa. La strategia AI di TikTok: le ambizioni globali di ByteDance Scopri come ByteDance, la società dietro TikTok, ha sfruttato le capacità dell'IA incentrata sui consumatori per diventare una delle prime piattaforme digitali Big Tech cinesi ad avere successo al di fuori della Cina, in particolare negli Stati Uniti e in India. Programma Facoltà Sandeep R. Chandukala, Ph.D. Professore Associato di Marketing Sandeep è Professore Associato di Marketing. Prima di entrare in SMU, Sandeep ha lavorato presso 3M, e prima ancora ha lavorato come Jr Faculty Fellow presso la Kelley School of Business dell'Università dell'Indiana. Ha un dottorato di ricerca in Marketing (con una specializzazione in Statistica) presso la Ohio State University, MS (MAS) un MBA presso l'Università del Texas a Dallas e un Master in Ingegneria Informatica presso l'Università del Minnesota. Gli interessi di ricerca del Professore Associato Chandukala sono legati allo sviluppo di modelli quantitativi di comportamento dei consumatori utilizzando dati industriali. La sua ricerca si concentra principalmente sull'analisi al dettaglio. In particolare, comprendere e misurare l'impatto di promozioni, pubblicità e nuovi prodotti e proporre nuovi approcci per la segmentazione del mercato utilizzando i metodi bayesiani e Markov Chain Monte Carlo (MCMC). La sua ricerca è apparsa su Marketing Science, Journal of Marketing, Journal of Retailing, Marketing Letters e Customer Needs and Solutions. Il professore associato Chandukala ha ricevuto la borsa di studio Lee Kong Chian Research Fellowship nel 2016-17 ed è stato anche nella lista d'onore dell'insegnamento del preside per l'insegnamento post-laurea nel 2018. Hady W. Lauw, Ph.D. Professore Associato di Informatica; Direttore, Corso di Laurea (Informatica); Lee Kong Chian Fellow Il Dr. Hady W. Lauw è professore associato di Informatica presso la School of Computing Information Systems, dove insegna Strutture e algoritmi di dati, Sistemi di raccomandazione e Machine Learning. Guida il Preferito. Gruppo di ricerca sull'intelligenza artificiale, con interessi incentrati sul Web mining, nonché analisi delle preferenze e raccomandazioni. Ha ricevuto numerose prestigiose borse di studio come la National Research Foundation Fellowship, la Lee Kong Chian Fellowship e la Educational Research Fellowship. Dai Bing Tian, Ph.D. Professore Associato di Educazione Informatica; Direttore, MITB Programma di Intelligenza Artificiale L'assistente professore Dai Bing Tian ha ricoperto vari incarichi accademici presso la SMU dal 2010, tra cui ingegnere di ricerca, ricercatore e scienziato. Attualmente ricopre il ruolo di Assistant Professor of Computer Science Education e direttore del programma MITB di Intelligenza Artificiale. Prima del suo periodo alla SMU, l'assistente professore Dai Bing Tian è stato assistente di ricerca per la School of Computing presso la National University of Singapore, dove ha conseguito il dottorato di ricerca. Il professore assistente Dai Bing Tian ha insegnato corsi SMU relativi ai suoi interessi e competenze di ricerca, tra cui Computer come strumento di analisi, modellazione e analisi, progettazione e implementazione di algoritmi, apprendimento automatico e scienza e ingegneria dei dati. Il suo lavoro è apparso su riviste scientifiche, tra cui IEEE Transactions on Pattern Analysis e Machine Intelligence and Information Systems, oltre a oltre 20 atti di conferenze. Gary Chan Kok Yew Professore di Giurisprudenza Il professor Gary Chan è stato membro di facoltà presso la Singapore Management University per quasi due decenni, insegnando corsi su etica e responsabilità sociale, diritto dei torti, sistema legale, metodi e analisi, diritto sanitario ed etica medica, tra gli altri. Prima di entrare a far parte del mondo accademico nel 2002, ha lavorato come ufficiale giudiziario, avvocato aziendale e consulente legale interno. Ha conseguito diplomi post-laurea in giurisprudenza, filosofia e studi del sud-est asiatico e i suoi principali interessi di ricerca sono il Tort Law, il Singapore Legal System, il diritto sanitario e l'etica, compresa l'etica in relazione all'intelligenza artificiale e alla medicina. Warren B. Chik Professore Associato di Giurisprudenza; Vice Direttore, Centro per l'IA e la governance dei dati Il professore associato di diritto Warren Chik è il vicedirettore del Center for AI and Data Governance. Tiene corsi di diritto commerciale, diritto dello spettacolo, informatica e diritto alla SMU. Altri insegnamenti e interessi di ricerca includono la legge sulla protezione dei dati informatica e la legge sulla proprietà intellettuale. Attualmente, il professore associato di diritto Warren Chik sta ricercando e scrivendo trattati e articoli di riviste sul diritto delle tecnologie dell'informazione e sulla sua intersezione con la legge sul diritto d'autore e le normative sulla protezione dei dati in particolare. Percorso di apprendimento del programma 113 videoconferenze 40+ esempi di settore 19 Compiti 8 forum di discussione 4 Casi di studio Perché iscriversi ad AI e ML: strategie e framework per il processo decisionale? Le innovazioni della tecnologia digitale continuano a trasformare interi settori. Di queste innovazioni, l'intelligenza artificiale (AI) e l'apprendimento automatico (ML) hanno avuto un impatto significativo sul modo in cui operano le aziende. Dalle start-up alle medie imprese alle grandi imprese, AI e ML vengono utilizzati per migliorare l'efficienza e la produttività; espandere le capacità e le opportunità commerciali; e sviluppare soluzioni innovative basate sui dati. 66% dei dirigenti di c-suite nota che le loro organizzazioni stanno già utilizzando l'intelligenza artificiale e la tecnologia di apprendimento automatico o stanno pianificando di investire in esse. fonte: Rapporto sulle tendenze della trasformazione digitale, 2020 50% degli intervistati riferisce che le proprie aziende hanno adottato l'IA in almeno una funzione aziendale. fonte: McKinsey Global Survey, 2020 USD 309 miliardi Si prevede che la dimensione globale del mercato AI/ML aumenterà di 251 miliardi di USD dal 2021 al 2026, superando i 309 miliardi di USD. Si prevede che l'APAC sperimenterà il CAGR in più rapida crescita durante questo periodo di previsione. fonte: MarketsandMarkets, 2020 Per chi è questo programma? Il programma è progettato per i professionisti che aspirano a saperne di più su AI e ML e le sue applicazioni in diversi settori. Industrie rappresentative e ruoli che possono trarre vantaggio includono: Settori: Servizi bancari e finanziari, sanità, istruzione, prodotti e servizi IT, consulenza, e-commerce, telecomunicazioni, vendita al dettaglio, beni di largo consumo Funzioni: Management Tecnologico, Direzione Generale, Operations, Finance, IT, Consulting Responsabile di: Sviluppo di soluzioni rapide e innovative attraverso pratiche tecnologiche Interpretazione e gestione dei dati Dirigere un'organizzazione, un business verticale e/o un'intera funzione Espansione del business/lancio di nuove divisioni Sfruttare le trattative aziendali utilizzando l'intelligenza artificiale e il machine learning Cercando di: Scopri le tecniche di AI/ML rilevanti per il settore Investire in progetti AI/ML che possono spostare la ricerca di prodotti/servizi più velocemente e con maggiore prevedibilità Puntare a nuovi segmenti di mercato e lavorare su nuove linee di business Migliorare l'implementazione organizzativa di prodotti/servizi -
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