MIB人工智能模块
Posted: Thu Apr 17, 2025 10:17 am
的人工智能模块中发生了什么？了解有关互联网商务硕士课程的内容和讲师的更多信息。
我们希望逐个模块地与您分享我们的学生在构成MIB 数字冒险的九个月强化训练中将会发现什么。
我们的硕士学位由 17 个模块组成，其中包括第 5 个模块，其最终目的是向学生介绍近年来的技术里程碑之一。该模块让我们深入了解人工智能如何改变商业模式和解决问题，超越简单的过程自动化。
第一节 创造人工智能
Marcelo Royán 是负责人工智能模块第一节 肯尼亚电报号码数据库 课的教授。 Marcelo 是Reclamador 的创新与数字产品总监，也是ISDI 的联合创始人。
人工智能 (AI) 是近年来最大的创新，为了理解它，我们从 Marcelo 的这个会议开始本模块，这将帮助我们了解这项技术是如何创建的、它由什么组成、它基于哪些类型的算法、什么是算法以及人工智能迄今为止的历史。
我们还将学习不同的人工智能、机器学习和深度学习技术，为该模块的下一个课程铺平道路。
在会议期间，我们将首先讨论机器人，以了解什么是人工智能，解释它们遵循的算法和规则、所涉及的过程以及它们的能力和局限性。
涵盖了这些要点之后，我们将讨论算法如何修改人工智能系统，使其更加灵活并赋予其自身的智能。
我们还将研究用例示例来说明人工智能和机器学习技术的众多应用。
第二节 机器学习
David Díez Cebollero 是Terminus7 的机器学习项目负责人，该公司专注于开发基于人工智能技术的解决方案。
在本次课程中，我们将学习如何应用这些类型的技术来解决业务问题。您将获得作为基础知识的基本知识，我们希望这些知识能够激发您对该主题的好奇心。
我们还将通过使用这些技术的示例介绍一些用例以及机器学习如何影响业务，以及这种类型的项目是什么样的。这样，如果您想将其应用到您的业务中或者您的公司参与类似的项目，您将有参考。
第三节 人工智能中的数据偏见
Cristina Aranda 是 Intelygenz的公关、售前和创新研究主管，Intelygenz是一家软件解决方案公司，专门从事人工智能、区块链和机器学习等领域。
在本次会议上，我们将首先讨论已经存在的人类与人工智能的困境：人类智能与人工智能：哪个更好？
但本次会议的中心主题是偏见及其对人工智能应用数据的影响。
我们根据偏见、非理性或不合逻辑的现实解释做出决定。这些偏见如何影响使用人工智能的产品或服务？
我们向您展示普林斯顿大学进行的一项实验中性别偏见的一个例子。
一台机器接受了来自互联网的所有内容的训练，并通过制定工作描述，能够根据从互联网上学到的内容来分配性别。结果是将“工程师”的概念分配给男性，将“护士”的概念分配给女性。
在本课程中，您将了解收集无偏见数据的重要性，以免它对人工智能系统产生负面影响。
第四节 推荐系统
Concha Labra 是Devo 的服务总监， Devo 是一家专门从事大数据分析、物联网分析和商业分析等的公司。 Concha 专门从事与大数据和高级分析相关的项目。
通过 Concha，我们将了解什么是推荐系统以及它们如何应用于数字业务。
但是什么是推荐系统？
*它们是一类信息过滤系统，可让您预测用户对给定项目的评分或偏好。
为了更好地理解它们的组成，我们将分析 Netflix 和 Amazon 在其战略中应用此类推荐系统的案例。
我们还将讨论推荐系统的主要类型，并对未来推荐系统的样子进行反思练习。
第五节：利用人工智能自动生成内容
David Llorente是Narrativa 的首席执行官兼创始人，该公司基于人工智能的技术可以自动分析数据和统计数据，无需人工干预即可生成自然语言叙述。 Narrative 使用人工智能来生成内容。它基于数据向新闻的转化。
在本次会议中，我们将讨论人工智能及其对行业的影响，并探讨其对组织及其角色的影响。
我们希望逐个模块地与您分享我们的学生在构成MIB 数字冒险的九个月强化训练中将会发现什么。
我们的硕士学位由 17 个模块组成，其中包括第 5 个模块，其最终目的是向学生介绍近年来的技术里程碑之一。该模块让我们深入了解人工智能如何改变商业模式和解决问题，超越简单的过程自动化。
第一节 创造人工智能
Marcelo Royán 是负责人工智能模块第一节 肯尼亚电报号码数据库 课的教授。 Marcelo 是Reclamador 的创新与数字产品总监，也是ISDI 的联合创始人。
人工智能 (AI) 是近年来最大的创新，为了理解它，我们从 Marcelo 的这个会议开始本模块，这将帮助我们了解这项技术是如何创建的、它由什么组成、它基于哪些类型的算法、什么是算法以及人工智能迄今为止的历史。
我们还将学习不同的人工智能、机器学习和深度学习技术，为该模块的下一个课程铺平道路。
在会议期间，我们将首先讨论机器人，以了解什么是人工智能，解释它们遵循的算法和规则、所涉及的过程以及它们的能力和局限性。
涵盖了这些要点之后，我们将讨论算法如何修改人工智能系统，使其更加灵活并赋予其自身的智能。
我们还将研究用例示例来说明人工智能和机器学习技术的众多应用。
第二节 机器学习
David Díez Cebollero 是Terminus7 的机器学习项目负责人，该公司专注于开发基于人工智能技术的解决方案。
在本次课程中，我们将学习如何应用这些类型的技术来解决业务问题。您将获得作为基础知识的基本知识，我们希望这些知识能够激发您对该主题的好奇心。
我们还将通过使用这些技术的示例介绍一些用例以及机器学习如何影响业务，以及这种类型的项目是什么样的。这样，如果您想将其应用到您的业务中或者您的公司参与类似的项目，您将有参考。
第三节 人工智能中的数据偏见
Cristina Aranda 是 Intelygenz的公关、售前和创新研究主管，Intelygenz是一家软件解决方案公司，专门从事人工智能、区块链和机器学习等领域。
在本次会议上，我们将首先讨论已经存在的人类与人工智能的困境：人类智能与人工智能：哪个更好？
但本次会议的中心主题是偏见及其对人工智能应用数据的影响。
我们根据偏见、非理性或不合逻辑的现实解释做出决定。这些偏见如何影响使用人工智能的产品或服务？
我们向您展示普林斯顿大学进行的一项实验中性别偏见的一个例子。
一台机器接受了来自互联网的所有内容的训练，并通过制定工作描述，能够根据从互联网上学到的内容来分配性别。结果是将“工程师”的概念分配给男性，将“护士”的概念分配给女性。
在本课程中，您将了解收集无偏见数据的重要性，以免它对人工智能系统产生负面影响。
第四节 推荐系统
Concha Labra 是Devo 的服务总监， Devo 是一家专门从事大数据分析、物联网分析和商业分析等的公司。 Concha 专门从事与大数据和高级分析相关的项目。
通过 Concha，我们将了解什么是推荐系统以及它们如何应用于数字业务。
但是什么是推荐系统？
*它们是一类信息过滤系统，可让您预测用户对给定项目的评分或偏好。
为了更好地理解它们的组成，我们将分析 Netflix 和 Amazon 在其战略中应用此类推荐系统的案例。
我们还将讨论推荐系统的主要类型，并对未来推荐系统的样子进行反思练习。
第五节：利用人工智能自动生成内容
David Llorente是Narrativa 的首席执行官兼创始人，该公司基于人工智能的技术可以自动分析数据和统计数据，无需人工干预即可生成自然语言叙述。 Narrative 使用人工智能来生成内容。它基于数据向新闻的转化。
在本次会议中，我们将讨论人工智能及其对行业的影响，并探讨其对组织及其角色的影响。