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programmi di certificazione, che possono essere guadagnati in circa un anno, sono costituite da classi accademiche che vengono offerti a diversi livelli di abilità e capacità. Di laurea così come gli studenti universitari, a seconda del loro campo di studio, possono ottenere i certificati.Uno degli aspetti più notevoli della tecnologia è che quando è incorporata in macchine e dispositivi, i… Ulteriori informazioni

programmi di certificazione, che possono essere guadagnati in circa un anno, sono costituite da classi accademiche che vengono offerti a diversi livelli di abilità e capacità. Di laurea così come gli studenti universitari, a seconda del loro campo di studio, possono ottenere i certificati.

Uno degli aspetti più notevoli della tecnologia è che quando è incorporata in macchine e dispositivi, il più delle volte chi utilizza la macchina o il dispositivo non ha bisogno di conoscere i dettagli del suo funzionamento. Per esempio, chi usa un computer non ha bisogno di capire i meccanismi del disco rigido per trarre benefici dal suo utilizzo.

Come il più grande e più popoloso al mondo, l'Asia è costituito da una grande varietà di etnie, culture, ambienti, economia, legami storici, e dei sistemi governativi.

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Singapore

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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 per te questo programma? Dopo aver completato con successo il programma, i partecipanti saranno in grado di: Crea e implementa strategie aziendali sfruttando la scienza dei dati. Prendi decisioni basate sui dati per risolvere i problemi aziendali utilizzando le informazioni dettagliate sui dati. Dimostra come l'analisi può essere combinata con gli esperimenti per formulare raccomandazioni basate sui dati per la crescita del business. Spiegare le principali sfide e rischi nei progetti di data science. Valutare la strategia dei dati di un'organizzazione e consigliare modi per ottenere un vantaggio competitivo sostenibile. Analizza le esigenze organizzative e guida il miglioramento del business attraverso le tendenze future della data science. 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 Data Science & Analytics in discussione. Modulo 1: sfruttare i dati come vantaggio competitivo Impara le terminologie chiave della scienza dei dati, i diversi livelli di analisi dei dati e il loro significato per il processo decisionale, le funzionalità dei dati e le informazioni per ottenere un vantaggio competitivo sostenibile e le applicazioni dell'analisi dei dati e il suo ruolo nella creazione di nuove opportunità di business. Modulo 2: Analisi dei dati in azione Scopri l'approccio analitico appropriato per risolvere un problema aziendale, indipendentemente dal fatto che la tua organizzazione sia basata sui dati, le tendenze dei dati e l'ottenimento di informazioni dettagliate per migliorare le prestazioni aziendali, l'impatto delle strategie omnicanale di un'organizzazione sulle vendite e come identificare dati/approfondimenti appropriati. Modulo 3: Statistiche di base per l'analisi dei dati Ottieni una comprensione più profonda del confronto di set di dati indipendenti per ottenere approfondimenti e come applicare il processo decisionale strategico utilizzando tali tecniche. Modulo 4: Analisi predittiva Impara le basi della regressione per analizzare la forza/l'impatto delle variabili, come prevedere l'impatto delle variabili utilizzando l'adattamento ottimale del modello e gli effetti di regressione, come costruire un modello di regressione logistica per testare e prevedere i risultati attesi e come applicare l'analisi predittiva per organizzare gli eventi per far avanzare i punti di forza e contrastare le minacce. Modulo 5: Esperimenti sul campo e causalità Esplora la correlazione e la causalità e il loro significato per migliorare le prestazioni aziendali, la sperimentazione per i problemi aziendali per fare inferenze efficaci; Test multivariato, A/B e Multi-Armed Bandit; e l'efficacia dell'utilizzo del design sperimentale per formulare raccomandazioni informate sui dati per la crescita del business. Modulo 6: Modelli di Machine Learning per l'analisi dei dati Sviluppa la tua conoscenza dell'apprendimento automatico e del suo ruolo nel guidare la produttività organizzativa, come gli algoritmi di apprendimento automatico possono essere applicati per ottenere un'accuratezza analitica ottimale, le sfaccettature di creazione di programmi delle reti neurali e del deep learning e come l'analisi può essere combinata con esperimenti per produrre risultati efficaci strategie aziendali. Modulo 7: Affrontare le principali sfide e rischi nei progetti di scienza dei dati Scopri le sfide chiave per i progetti di data science e le relative soluzioni, il Delta Framework e il modello Delta Plus, i rischi a livello di progetto e gli esempi di progetti di data science falliti e come prevedere il successo del tuo progetto di big data utilizzando la tecnica DATA. Modulo 8: Scienza dei dati e futuro Scopri i driver, i risultati attesi e gli abilitanti tecnologici per l'Industria 4.0; le componenti per il successo dell'IA che possono essere sfruttate per rafforzare le capacità organizzative; sfide nell'implementazione dell'IA nei sistemi; e come valutare il percorso di trasformazione digitale di un'organizzazione e sostenere un vantaggio competitivo. Casi studio The Weather Company: creazione di app consumer che sfruttano i big data La sfida di Iuiga: ne vale la pena Omni-Channel? 3M sposta l'attenzione sul cliente utilizzando un data warehouse globale Esperimenti pubblicitari a RestaurantGrades Previsione dell'abbandono dei clienti presso QWE Inc Trasformazione Digitale del Gruppo Certis Simulazioni Gli studenti acquisiranno un'esperienza pratica nell'esecuzione di varie metodologie di analisi dei dati e anche l'accesso gratuito a XLSTAT per un anno insieme a questo programma. Simulazione dell'analisi dei dati: processo decisionale strategico Simulazione di marketing digitale: attribuzione dei media su ExerciseMinder 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. Michelle Cheong, Ph.D. Professore di Sistemi Informativi (Educazione); Associate Dean, Formazione professionale post-laurea SCIS; Direttore, Dottore in Ingegneria Il professor Cheong ha ricoperto una serie di incarichi accademici presso la SMU dal 2005, tra cui docente, assistente professore e professore associato di sistemi informativi. Oltre al suo attuale ruolo di Professore di Sistemi Informativi, la Professoressa Cheong ricopre anche incarichi amministrativi presso SMU, ricoprendo il ruolo di Associate Dean della SIS Post-Graduate Professional Education e di Director of Doctor of Engineering. Gli interessi di ricerca del professor Cheong includono dati e analisi delle decisioni, modelli di fogli di calcolo e pedagogia, analisi dell'apprendimento e estrazione di testo. Nel 2018 le è stato conferito lo SMU Teaching Excellence Award - Postgraduate Professional Programs dal SMU Center of Teaching Excellence. Il lavoro del professor Cheong è stato presentato in numerosi articoli di riviste, libri e capitoli di libri, atti di conferenze e documenti e articoli di riviste. Il suo ultimo lavoro sull'impatto della formazione di peer helper presso SMU è stato pubblicato dall'International Journal of Evidence-Based Coaching and Mentoring. Percorso di apprendimento del programma Oltre 90 video lezioni 32 incarichi 10+ esempi di settore 6 forum di discussione 6 casi di studio 2 simulazioni Perché iscriversi a Data Science & Analytics per decisioni strategiche? Le aziende di tutto il mondo stanno spostando la loro attenzione su obiettivi e processi decisionali basati sui dati. In effetti, l'International Data Corporation riporta che i dati mondiali cresceranno del 61% a 175 zettabyte entro il 2025. Allora, perché la scienza dei dati è così importante? Perché consente alle organizzazioni di elaborare e interpretare in modo efficiente i dati che possono essere utilizzati per prendere decisioni aziendali informate e favorire la crescita, l'ottimizzazione e le prestazioni. Nel programma online Data Science & Analytics for Strategic Decisions, offerto dalla Singapore Management University, puoi imparare a elaborare e comprendere i dati che possono essere utilizzati per prendere decisioni migliori e più intelligenti all'interno della tua organizzazione. Fonte: IDC, 2021 22% è l'aumento previsto dell'occupazione dei data scientist entro il 2030, molto più veloce della media per tutte le occupazioni. fonte: US Bureau of Labor Statistics, 2021 95% delle aziende cita la necessità di gestire dati non strutturati come un problema per la propria attività. fonte: Sharespost, 2019 Per chi è questo programma? Il programma è progettato per professionisti sia tecnologici che non tecnologici con 6 - 20+ anni di esperienza lavorativa pertinente: non è richiesta alcuna codifica; tuttavia, una conoscenza di base di Excel sarebbe utile. I settori e le funzioni che possono trarre vantaggio includono: Settori: IT, e-commerce, software per computer, finanza, marketing e pubblicità, banche, gestione dell'istruzione e consulenza manageriale Funzioni: Funzioni di ingegneria, programmazione, tecnologia, direzione generale, marketing, finanza, operazioni e risorse umane Questo programma è particolarmente utile per i professionisti che aspirano a: Passaggio a un ruolo di senior management incentrato sui dati Raccogliere competenze analitiche per gestire maggiori responsabilità Utilizza modelli predittivi per costruire strategie efficaci che risolvono problemi chiave nelle operazioni aziendali e nella qualità del prodotto Diventa un leader per una crescita aziendale sostenibile Guida la proprietà completa delle attività aziendali chiave e comprendi le implicazioni strategiche sottostanti -
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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: Descrivere i concetti chiave della sicurezza informatica e gli obiettivi di sicurezza Valutare l'infrastruttura a chiave pubblica e i tipi più comuni di algoritmi crittografici Descrivi i concetti di base e le tecnologie utilizzate nella blockchain e nei suoi modelli di business Sviluppa tecniche di crittografia su misura per i sistemi specifici e le impostazioni dell'applicazione Progettare un insieme di regole e configurazioni per proteggere l'integrità, la riservatezza e l'accessibilità delle reti di computer e dei dati utilizzando tecnologie sia software che hardware Analizza le sfide e le tendenze tecnologiche emergenti nel cyberspazio 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 Cyber Security in discussione. Modulo 1: Panorama della sicurezza informatica Esplora gli obiettivi della sicurezza informatica, l'importanza di sviluppare una mentalità di sicurezza, pratiche e principi comuni/migliori e solide strategie di sicurezza. Modulo 2: Sistemi crittografici Discutere il futuro e l'impatto dei sistemi crittografici, gli elementi di crittografia sicura, i fattori che garantiscono l'integrità dei dati, la necessità di sistemi di crittografia autenticati e come identificare sistemi di crittografia robusti nella crittografia. Modulo 3: Blockchain Ottieni una comprensione più profonda delle tecnologie sottostanti nella blockchain, degli usi attuali e del futuro della tecnologia blockchain, delle implicazioni sulla sicurezza della blockchain come tecnologia e dei punti di forza e di debolezza dei registri distribuiti aperti e chiusi nella blockchain. Modulo 4: Sicurezza e privacy dei dati nel cloud Esamina gli svantaggi delle soluzioni di sicurezza dei dati esistenti, l'impatto delle tecniche di crittografia sulla sicurezza e le prestazioni, gli elementi chiave dei dati crittografati e come identificare le tecnologie che forniscono una forte protezione della privacy in ambienti zero-trust. Modulo 5: Sicurezza di rete Esplora i protocolli di rete comuni e le minacce corrispondenti, le tecnologie di difesa della sicurezza di rete comuni, le strategie per affrontare gli attacchi Denial-of-Service e i modi per utilizzare il Wi-Fi in modo sicuro. Modulo 6: Framework per identificare e dare priorità alle minacce, inclusa la gestione delle minacce Sviluppa la tua conoscenza del ciclo di vita degli attacchi informatici, delle vulnerabilità comuni del software che portano agli attacchi informatici, delle diverse fasi di gestione del rischio, delle buone pratiche igieniche nella sicurezza del software e di come identificare i diversi elementi di identificazione delle minacce e la definizione delle priorità. Modulo 7: Costruire una cultura della sicurezza informatica all'interno di un'organizzazione Scopri gli aspetti salienti della cybercultura così com'è oggi e l'importanza di sviluppare una cultura della sicurezza informatica, gli elementi del framework People Process and Technology per una solida base della cultura informatica e i modi per fornire un quadro per la costruzione di una mentalità informatica. Modulo 8: Tecnologie emergenti e futuro della sicurezza informatica Immergiti nel panorama complessivo delle minacce delle tecnologie emergenti, i compromessi tra sicurezza e tecnologie emergenti, potenziali soluzioni per un ecosistema di sicurezza informatica sostenibile e come valutare le inadeguatezze delle attuali misure di sicurezza informatica rispetto alle tecnologie emergenti. Facoltà di programma Robert H Deng, Ph.D. Professore della cattedra AXA di sicurezza informatica, direttore del Secure Mobile Center e vice preside per la facoltà e la ricerca, School of Computing and Information Systems, Singapore Management University Robert Deng è AXA Chair Professor of Cybersecurity, Direttore del Secure Mobile Center e Deputy Dean for Faculty & Research, School of Computing and Information Systems, Singapore Management University. Ha un Master presso l'Illinois Institute of Technology, USA e un dottorato di ricerca. Istituto di tecnologia dell'Illinois, USA. Le aree di specializzazione di Robert includono: crittografia applicata, protocolli di sicurezza, sicurezza e privacy dei dati, sicurezza dei sistemi mobili e sicurezza dell'IoT. Ha ricevuto l'Outstanding University Researcher Award dalla National University of Singapore, la Lee Kuan Yew Fellowship for Research Excellence dalla SMU e l'Asia-Pacific Information Security Leadership Achievements Community Service Star dall'International Information Systems Security Certification Consortium. È membro dei comitati editoriali di ACM Transactions on Privacy and Security, IEEE Security & Privacy, IEEE Transactions on Dependable and Secure Computing, IEEE Transactions on Information Forensics and Security, Journal of Computer Science and Technology e presidente del comitato direttivo del Conferenza ACM Asia sulla sicurezza informatica e delle comunicazioni. È Fellow di IEEE e Fellow dell'Academy of Engineering Singapore. Debin Gao, Ph.D. Professore Associato di Facoltà di Informatica a tempo pieno; Responsabile della Facoltà, SMU BSc (IS)-CMU Fast-Track Program; Supervisore degli Istruttori SCIS UG Debin Gao è docente a tempo pieno e professore associato di informatica, nonché direttore della facoltà, Singapore Management University. Dopo aver conseguito il dottorato di ricerca presso la Carnegie Mellon University, Debin concentra la sua ricerca sulla sicurezza del software e dei sistemi. Negli ultimi anni, Debin ha anche partecipato attivamente alla ricerca sulla sicurezza mobile, la sicurezza del cloud e i fattori umani nella sicurezza. Debin è il co-presidente del comitato di programma della conferenza internazionale ICICS 2021. Ha ricevuto la Lee Kong Chian Fellowship nell'anno 2017. Shar Lwin Khin, Ph.D. Professore assistente di facoltà a tempo pieno di informatica (pratica) Il dottor Lwin Khin Shar è un assistente professore presso la School of Information Systems presso SMU. È stato ricercatore presso la School of Computer Science and Engineering, Nanyang Technological University (NTU) e ricercatore associato presso il Centro interdisciplinare per la sicurezza, l'affidabilità e la fiducia (SnT), Università del Lussemburgo. Ha conseguito il dottorato di ricerca. e Bachelor of Engineering (lode) presso NTU. Ha lavorato a progetti di ricerca europea e industriale in collaborazione con partner industriali e università europee. In particolare, ha lavorato all'analisi della perdita di privacy del software in collaborazione con la Saarland University, in Germania. Il Dr. Khin ha anche lavorato al progetto di ricerca industriale sui test di controllo dell'accesso delle piattaforme distribuite di condivisione delle informazioni in collaborazione con HITEC, il Centro internazionale di risposta alle emergenze e gestione delle crisi con sede in Lussemburgo. Ha anche lavorato su test di sicurezza basati sui requisiti delle applicazioni mobili in collaborazione con l'Università di Ginevra e partner industriali del Regno Unito e della Svizzera. La sua ricerca attuale si concentra sull'analisi scalabile ed efficace dei problemi di sicurezza e privacy nelle applicazioni web e mobili, utilizzando l'analisi dei programmi, la risoluzione dei vincoli, i test basati sulla ricerca e le tecniche di apprendimento automatico. Flocy Joseph, Ph.D. Direttore del programma SMU della facoltà a tempo pieno, sviluppo esecutivo La dott.ssa Flocy Joseph è entrata a far parte della SMU nel 2012 con lo Human Capital Leadership Institute come capo paese per l'India, al servizio delle multinazionali indiane. Il suo ruolo comprende la progettazione, la fornitura e l'agevolazione di programmi di sviluppo esecutivo per programmi personalizzati e specifici del settore per i clienti aziendali di livello universitario. Ha conseguito il dottorato di ricerca. in Leadership Responsabile presso SMU. Il Dr. Flocy è un formatore certificato nella fornitura degli strumenti Global Mindset Inventory e Facet 5. Joseph è autore di vari casi di studio sulla leadership, alcuni dei quali sono stati pubblicati per il riconoscimento globale. Ha anche condotto un documento di ricerca su "Trasformazione culturale nel mondo digitale", è autrice di un documento pluripremiato su "Leadership beta" e co-autore del libro Living the Corporate Purpose: Insights from Companies in Asia. Percorso di apprendimento del programma 85+ video lezioni 15+ forum di discussione 12 incarichi Oltre 10 esempi di settore Perché iscriversi a Cyber Security for Business e Risk Management? L'era digitale comporta vantaggi intrinseci: accesso istantaneo alle informazioni, connettività globale e dispositivi portatili. Tuttavia, comporta anche dei rischi, tra cui infinite opportunità per i criminali informatici di sfruttare individui e imprese. Rischi che spesso portano a violazioni dei dati che espongono informazioni sensibili, con un impatto diretto sulle operazioni aziendali, sulla funzionalità e persino sulla percezione pubblica. Poiché un numero sempre maggiore di processi aziendali si sposta online a un ritmo accelerato, le organizzazioni devono assicurarsi di disporre di sistemi e strategie aggiornati per prevedere, prevenire e contrastare attacchi informatici in rapida evoluzione. Nel programma online Cyber Security for Business and Risk Management, offerto dalla Singapore Management University, puoi padroneggiare il know-how tecnico e funzionale necessario per gestire potenziali minacce informatiche e salvaguardare i dispositivi e i servizi della tua azienda, oltre ai tuoi. 4,2 milioni di dollari I costi della violazione dei dati sono aumentati da 3,86 milioni di dollari a 4,24 milioni di dollari, il costo totale medio più alto nei 17 anni di storia del rapporto IBM. fonte: costo di un rapporto sulla violazione dei dati, 2021 86% Secondo un sondaggio globale nel Cyber Threat Defense Report, un record dell'86% delle organizzazioni è stato colpito da un attacco informatico riuscito. fonte: Rapporto sulla difesa dalle minacce informatiche, 2021 43% Il crimine informatico ha rappresentato il 43% di tutti i crimini a Singapore lo scorso anno, con la pandemia di COVID-19 che è stata un fattore chiave nelle minacce online. fonte: CNA, 2021 A chi è rivolto questo programma? Il programma è progettato per professionisti di qualsiasi background accademico con preferibilmente più di 10 anni di esperienza lavorativa ed è applicabile in tutti i settori, in particolare IT e finanza. Può avvantaggiare le persone coinvolte nelle funzioni di tecnologia, IT e sicurezza delle informazioni. Questo programma è particolarmente utile per coloro che desiderano: Coordinarsi con professionisti aziendali per costruire una roadmap tecnologica con iniziative di sicurezza informatica Padroneggia gli aspetti tecnologici e gestionali della sicurezza informatica per guidare team e colleghi Mettere in atto strategie/quadri per gli attacchi informatici Resta al passo con le ultime tendenze, minacce e opportunità cibernetiche -
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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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