Μαθησιακά Αποτελέσματα
Πλήρης κατανόηση των θεμελιωδών εννοιών, αρχών και θεωριών που υποστηρίζουν την επιστήμη των δεδομένων και την τεχνητή νοημοσύνη. Τεχνική επάρκεια sτην εφαρμογή διαφόρων αλγορίθμων μηχανικής μάθησης, τεχνικών προεπεξεργασίας δεδομένων και προηγμένων εργαλείων ανάλυσης. Δεξιότητες επίλυσης προβλημάτων για την ανάλυση σύνθετων προβλημάτων και την ανάπτυξη αποτελεσματικών λύσεων χρησιμοποιώντας μεθόδους δεδομένων και τεχνητής νοημοσύνης.
Περιεχόμενο Μαθήματος
Βασικές έννοιες της Επιστήμης των Δεδομένων και της Τεχνητής Νοημοσύνης
Αλγόριθμοι Μηχανικής Μάθησης
Προηγμένη Μηχανική Μάθηση
Τεχνολογίες Μεγάλων Δεδομένων
Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας (NLP)
Υπολογιστική Όραση
Ηθικές και Νομικές Πτυχές της Τεχνητής Νοημοσύνης
Μηχανική Δεδομένων
Εφαρμογές Τεχνητής Νοημοσύνης στην Βιομηχανία
Μέθοδοι Έρευνας στην Επιστήμη των Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη
Εμφανιζόμενες Τάσεις στην Επιστήμη των Δεδομένων και την Τεχνητή Νοημοσύνη
