85 Technologia – kierunki studiów Kursy wakacyjne Degree Programs

Summer Junior in Creativity and Artificial Intelligence to kurs w języku angielskim, który zaprasza do odkrywania ogromnych możliwości sztucznej inteligencji w celu rozwijania i ulepszania kreatywnych projektów. W kontekście, w którym narzędzia cyfrowe zmieniają sposób generowania i rozwijania pomysłów, to doświadczenie zapewni ci ogólną wiedzę na temat wszechświata generatywnej sztucznej inteligencji i niektórych jej zastosowań w dziedzinie kreatywności.

Summer Junior in Creativity and Artificial Intelligence to kurs w języku angielskim, który zaprasza do odkrywania ogromnych możliwości sztucznej inteligencji w celu rozwijania i ulepszania kreatywnych projektów. W kontekście, w którym narzędzia cyfrowe zmieniają sposób generowania i rozwijania pomysłów, to doświadczenie zapewni ci ogólną wiedzę na temat wszechświata generatywnej sztucznej inteligencji i niektórych jej zastosowań w dziedzinie kreatywności.

Ta letnia szkoła ma na celu przedstawienie przeglądu głównych metod uczenia maszynowego i ich zastosowania do danych geofizycznych, geologicznych i środowiskowych, zachowując bardziej praktyczny charakter.

Sztuczna inteligencja jest fascynującą koncepcją od ponad dekady i wreszcie zbliżamy się do jej urzeczywistnienia. Obecnie jesteśmy świadkami znaczących innowacji w różnych technologiach, które wszystkie odnoszą się do wpływu sztucznej inteligencji. To napędza zapotrzebowanie na zrozumienie nie tylko, jak używać i wdrażać takie technologie, ale także jak naprawdę działają podstawowe koncepcje wybranych komponentów. Aby w pełni zrozumieć, w jaki sposób sztuczna inteligencja wpłynie na przyszłość pracy, ten moduł ma na celu zbadanie podstawowych cech technologii sztucznej inteligencji z perspektywy biznesowej i użytkownika. Dowiesz się, dlaczego społeczny aspekt AI jest ważny i jak skomplikowane jest stworzenie wydajnego. Przygotuj się na wykorzystanie swoich umiejętności w zakresie innowacji i rozwiń je w praktyce. Gdy zrozumiesz kluczową złożoność sztucznej inteligencji i komponenty umożliwiające, rozpoczniemy dyskusję na temat tego, jak skutecznie powoływać się na sztuczną inteligencję w naszym życiu. Proces prototypowania rozpocznie się od prostego pytania: czy możesz stworzyć prosty, ale wydajny scenariusz rozwiązania AI, uwzględniający „wszystkie ważne” aspekty? Wybór odpowiedniego lub przynajmniej najbardziej możliwego do przyjęcia modelu technologicznego może mieć kluczowe znaczenie dla osiągnięcia sukcesu. Będziesz mógł bawić się rozwiązaniami z wykorzystaniem przygotowanych scenariuszy i tworzyć własne z myślą o konkretnym kliencie docelowym/branży. Kiedy opanujesz eksperymentowanie, wykorzystasz swoją wyobraźnię do granic możliwości i stworzysz własną historię, podzielisz się nią i poprawisz swoje umiejętności AI w grupie. Wreszcie będziesz mógł wykorzystać tę umiejętność, aby nauczyć się, jak szybko i skutecznie poruszać się po biznesie. Wtedy będziemy gotowi spojrzeć w przyszłość. Co może się wydarzyć za rok? Jak te przypadki będą ewoluować i jak szybko nasze obecne umiejętności staną się przestarzałe? Praca zespołowa i indywidualne oferty zostaną przedstawione do oceny mentora i wzajemnej oceny. Nadchodzą ekscytujące czasy, więc pozwól, aby ten moduł ujawnił korzyści i zagrożenia związane ze sztuczną inteligencją oraz przywołał umiejętności, których będziesz potrzebować w przyszłości.

High-performance computing (HPC) is a field at the forefront of a range of high-tech applications such as computational fluid dynamics, image processing, and financial risk management. With the demands of machine learning outstripping conventional computing, HPC is also at the forefront of artificial intelligence. This course will discuss how HPC clusters are used in large-scale problems in academia and industry alike. Students will learn about HPC clusters from the ground up and gain a solid foundation in parallel computer architectures, cluster operating systems, resource management, and containers. They will build their own systems via the remote installation of physical hardware, configuration and optimization of a high-speed network, and integration of other technologies used throughout the HPC world.

Celem tego kursu jest zapewnienie szybkiego, ale solidnego wprowadzenia do teoretycznych podstaw uczenia maszynowego.

Sztuczna inteligencja to historyczna dziedzina informatyki, która została całkowicie zrewolucjonizowana przez pojawienie się głębokiego uczenia się w ostatniej dekadzie. Kurs ten bada również wzajemne oddziaływanie między cyberbezpieczeństwem a inteligentnymi miastami, koncentrując się na tym, w jaki sposób infrastruktura cyfrowa i technologie IoT (Internet of Things) mogą być zabezpieczone w środowiskach miejskich.

Czy era cyfrowa zdemokratyzowała to, kogo widzimy za i przed kamerą? Czy otwiera to drogi do obywatelskiego uczestnictwa i artystycznej ekspresji? A może te szybkie zmiany technologiczne po prostu przejdą do historii jako kolejna faza kina? Ten kurs zbada te ważne pytania w kontekście praktycznych zajęć z produkcji filmowej.

Przygotuj się na poznanie przyszłości obliczeń o dużej wydajności (HPC) i sztucznej inteligencji (AI) oraz ich wpływu na sposób, w jaki żyjemy, pracujemy i uczymy się, dzięki serii letnich seminariów HPC-AI prowadzonych przez Stanford High-Performance Computing Center i Rada Doradcza HPC-AI. Ten jednoczęściowy kurs ma na celu dostarczenie praktycznych spostrzeżeń i przemyślanego przywództwa oraz omówienie tematów o wielkim znaczeniu społecznym.

Graduate Summer School in Data Science to doświadczenie edukacyjne mające na celu zbadanie głównych wyzwań i możliwości związanych z analizą danych. Studenci zdobędą dogłębne zrozumienie podstawowych zasad nauki o danych oraz umiejętności niezbędnych do analizy i interpretacji danych.

Podczas letniego kursu analizy danych w języku R uczestnicy zbadają wszechobecność danych i konieczność posiadania niezbędnych umiejętności analitycznych w celu wydobycia cennych spostrzeżeń. Kurs wykorzystuje szeroką gamę pakietów R, stworzonych przez niezliczoną ilość aktywnych programistów, dzięki czemu R jest wszechstronnym narzędziem do szerokiego spektrum technik analizy danych. Od podstawowego testowania hipotez po zaawansowane metody, takie jak uogólniona regresja liniowa i analiza wielowymiarowa, w tym analiza głównych składowych, analiza czynnikowa i grupowanie, uczestnicy natychmiast zastosują zdobytą wiedzę poprzez krótkie ćwiczenia z wykorzystaniem Rmarkdown.

W tym kursie zamierzamy rozpakować kluczowe czynniki napędzające wzrost gospodarki cyfrowej, a także wyzwania polityczne związane z tym szybkim wzrostem. Porozmawiamy o tym, w jaki sposób firmy mogą budować i monetyzować efekty sieciowe oraz w jaki sposób platformy podejmują decyzje dotyczące cen i zapasów. Przyjrzymy się ekonomii wyszukiwarek, strategicznemu projektowaniu algorytmów wyszukiwania i ustalaniu cen wyszukiwania. Omówimy reakcję polityki konkurencji na rozwój platform cyfrowych, a w szczególności skupimy się na danych konsumenckich i prywatności.

Edycja Szkoły Letniej „5G: technologie wspomagające, możliwości i wyzwania badawcze przed nami” na rok 2024 ma na celu zaoferowanie 6 punktów ECTS (48 godzin lekcji frontowych) w szerokim zakresie sieci 5G, skierowanych do studentów studiów licencjackich (w zeszłym roku), Studenci studiów magisterskich i doktoranckich, początkujący naukowcy i praktycy ze środowisk akademickich i przemysłowych. W trakcie zajęć zostaną zaprezentowane i omówione technologie, możliwości i wyzwania badawcze sieci 5G.

Tematy obejmują liczenie i kombinatorykę, zmienne losowe, prawdopodobieństwo warunkowe, niezależność, rozkłady, oczekiwania, estymację punktową i twierdzenia graniczne. Zastosowania prawdopodobieństwa w informatyce z uwzględnieniem uczenia maszynowego i wykorzystania prawdopodobieństwa w analizie algorytmów. Wymagania wstępne: 103, 106B lub X, rachunek wielowymiarowy na poziomie MATH 51 lub CME 100 lub równoważny.

What are the theoretical limits of computing power? What problems can be solved with computers? Which ones cannot? And how can we reason about the answers to these questions with mathematical certainty? This course explores the answers to these questions and serves as an introduction to discrete mathematics, computability theory, and complexity theory. At the completion of the course, students will feel comfortable writing mathematical proofs, reasoning about discrete structures, reading and writing statements in first-order logic, and working with mathematical models of computing devices. Throughout the course, students will gain exposure to some of the most exciting mathematical and philosophical ideas of the late nineteenth and twentieth centuries.

Intensywny, dwuipółtygodniowy program Akademii łączy w sobie zaawansowaną teorię z praktycznym doświadczeniem w Engineering , informatyce i naukach przyrodniczych. Oprócz transferu wiedzy z tych dziedzin, podczas wykładów i warsztatów poruszane są również aspekty społeczne, międzykulturowe i związane z płcią.