人工智能和见解
接触时间
- 36个小时
校园单位交付结合面对面和数字化学习。
2023年的教学时间
山楂 HB6他块6 |
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日期: 结果: 最后自我报名: 人口普查: 最后退出没有失败: |
先决条件
INF70008业务分析和可视化目的和目标
本单元开发和提高学生的概念和实践的了解人工智能机器学习(特别是)在不同的业务上下文中,人工智能已经出现发挥至关重要的作用。学生了解基本概念、关键技术和流行的工具在人工智能和学习它是如何影响不同的企业和行业。学生也获得的能力,应用人工智能技术和工具来解决问题,在不同的业务上下文中出现的问题。
2。批判性评估机器学习的角色在不同的业务上下文中
3所示。批判性的分析、评估和应用适当的机器学习技术和工具来解决各种业务问题
4所示。有效沟通作为专业和功能作为一个有效的领导者或一个团队的成员
学生成功完成本单元将能够:
1。展示先进的知识的基本概念、关键技术和机器学习中流行的工具
2。批判性评估机器学习的角色在不同的业务上下文中
3所示。批判性的分析、评估和应用适当的机器学习技术和工具来解决各种业务问题
4所示。有效沟通作为专业和功能作为一个有效的领导者或一个团队的成员
单位详细信息
——教学方法、评估、通用技能的结果和内容。
教学方法
面对面:
类36小时(12 x 3小时)
块模式:
这个单位也可能在阻止或密集模式。块模式可能由混合,强化和浸入式教学,包括周末全天教学和教学要求。
学生工作:
自主学习
114小时(12 x 9.5小时)
所有教学结构(包括面对面和在线),学生将单位总共平均花150个小时在研究期间的持续时间这包括:
- 安排教学事件和活动(接触小时时间表在面对面的教学空间)和预定的在线学习活动(接触时间预定在网上教学空间),和
- 学习非正常事件和活动(包括直接在线学习活动,评估,独立学习,学生团体会议,和研究)
- 阅读所有规定的材料和/或观看视频,准备每节课
- 参加和参与所有预定类(面对面或在线)
- 开始评估任务遥遥领先的到期日期,并提交及时评估
- 仔细阅读/听所有的反馈,考虑未来的评估
- 与同学和教师(不要犹豫问问题)
评估
报告(个人)20% - 30%
分配(个人)20% - 30%
案例研究和演示(集团)40% - 60%
分配(个人)20% - 30%
案例研究和演示(集团)40% - 60%
通用技能的结果
- 团队合作技能
- 解决问题的能力
- 分析技能
- 沟通技巧
- 解决陌生问题的能力
- 能够独立工作
内容
- 人工智能的基础(特别是机器学习)
- 在FinTec机器学习应用
- 关键的机器学习技术:监督、非监督和semi-supervised
- 受欢迎的机器学习工具和计算平台
- 应用机器学习的金融服务,如自动交易和roboadvice代表
研究资源
——阅读材料和推荐阅读。
阅读材料
参考资料为本课程将包括当代阅读研究文献,行业出版物和商业新闻。
推荐阅读
学生们建议检查单位在相关教学大纲适当时期教科书和进一步阅读。