TOP programozási tanfolyamok a nyílt oktatásból

A program egy bevezetés a LegalTech interdiszciplináris területére. Áttekintést ad a LegalTech megértéséhez szükséges joggyakorlat alapjairól és alapelveiről, valamint elemzi a meglévő megoldásokat. Ezzel párhuzamosan a digitalizáció, a digitális átalakítás, a mesterséges intelligencia, valamint a LegalTech eszközök használatának etikai és biztonsági kérdései is szóba kerülnek. A program elsajátítása után a hallgató megérti ezt a területet és a további fejlődés lehetséges irányait.

A kurzus célja, hogy a hallgatók ismereteket szerezzenek a pilóta nélküli légijárművek (UAV) segítségével történő légi fényképezés technológiájáról. A kurzus céljai között szerepel: a repülőgép típusok és rakományok megismerése, a repülőgépek tervezése, létrehozása földmérés geodéziai indoklása, repüléstervezéssel és kivitelezéssel, az adatfeldolgozás főbb szakaszaival és a kapott adatok felhasználásával. anyagokat. Külön fejezet foglalkozik az UAV-k légi fényképezésének jogi vonatkozásaival.

A kurzus céljai Ismerje meg a QisKit-et – a kvantumalgoritmus-fejlesztők arzenáljának legfontosabb eszközét. Fedezze fel az IBM Quantum Experience platform egyéb funkcióit – Ismerjen meg néhány új (és meglepően hasznos) algoritmust. Élvezd! Akik azt hiszik, hogy az elmélet halott gyakorlat nélkül – csatlakozzon hozzánk! Gyakoroljuk és mentsük meg a haláltól a nehezen megszerzett elméleti tudást a kvantumszámítás területén!

Ez a program a „Bevezetés a LegalTechbe” és az „Automatizálás a jogi tevékenységekben: gyakorlatok elemzése” programok folytatása. A korábbi programokhoz hasonlóan célja a szükséges ismeretek fejlesztése egy olyan interdiszciplináris terület megértéséhez, mint a LegalTech. A program fő jellemzője azonban, hogy elsősorban a LegalTech megoldások megvalósításához és fejlesztéséhez szükséges eszközök és gyakorlatok elemzésére koncentrál. Ennek elsajátítása után a hallgató teljesebb megértést alakít ki ennek az interdiszciplináris területnek és a további fejlődési irányoknak.

Ez a program a Bevezetés a LegalTech-be program folytatása. Az előző programhoz hasonlóan az „Automatizálás a jogi tevékenységekben: gyakorlatok elemzése” program is a a szükséges ötletek kialakítása, amelyek hozzájárulnak egy olyan interdiszciplináris terület megértéséhez, mint pl LegalTech. A program fő jellemzője azonban, hogy teljes mértékben a jogi területen meglévő automatizálási gyakorlatok elemzésére összpontosít. Ennek elsajátítása után a hallgató teljesebb megértést alakít ki ennek az interdiszciplináris területnek és a további fejlődési irányoknak.

Biológiailag inspirált kognitív architektúrák (BICA) – Ez egy ígéretes, aktívan fejlődő irány a mesterséges intelligencia, a biológia és a kognitív metszéspontjában. Sci. Ennek egyik bizonyítéka a tudományos publikációk, köztük a különkiadások, valamint a konferenciák és a finanszírozott programok megnövekedett száma, így vagy úgy, hogy ehhez a területhez kapcsolódnak.

Ez a kurzus elsajátítja a Unix és Linux operációs rendszerek alapjait. Megmutatja az ilyen rendszerek felépítését, és bemutatja, hogyan kell azokat haladó szinten használni. A tanfolyam elvégzése után jól ismeri majd ezeknek a rendszereknek az alapelveit. Ezen készségek alkalmazása során képes lesz az alapvető üzemeltetési feladatok elvégzésére, akár Unix/Linux gépén, akár távoli rendszeren. A kurzus angol nyelvű, orosz felirattal.

A tanfolyam hozzáférést biztosít a valószínűségszámítás, a matematikai statisztika és a gépi tanulási problémák megoldására szolgáló algoritmusok matematikai alapjainak alapismereteihez. Gyakorlati készségeket biztosít az adatelemzéshez és a gépi tanulási modellek létrehozásához a Python programozási nyelven.

A kurzus az adatfeldolgozás és -vizualizáció alapvető megközelítéseit és könyvtárait vizsgálja Pythonban. A hallgatók megtanulják a különböző típusú adatokkal való munkavégzés módszereit - a félig strukturálttól a táblázatosig, ill Megtanulják továbbá a gyakorlati adat-előkészítési feladatok megoldását nyílt adatkészletek és API. A kurzus során a hallgatók megismerkednek azokkal a könyvtárakkal, amelyek az elemzési problémák széles körének hatékony megoldásához szükségesek, mint például az Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib és Scikit-learn stb.