CIS项目引入首个人工智能集中队列

This fall, GMercyU的计算机信息科学专业将为其新的人工智能和机器学习专业引入第一批学生.

这种新的集中为CIS项目及其学生打开了许多大门. 随着人工智能越来越多地应用于日常技术, 这种集中是为了满足行业需求. 从该项目毕业的学生将成为新的和令人兴奋的人工智能技术的未来开发者. 毕业生将获得高于平均水平的工作机会和薪水. 其中一个这样的工作是机器学习工程师，其平均工资约为 $166,000 per year.

“我们的学生不仅在学习如何使用智能技术，他们还将成为开发未来人工智能和自动化的创新者,” Cindy Casey, 实践助理教授兼计算机信息科学项目协调员说.

该计划旨在亲身实践, 有一个新创建的实验室空间，在那里上课，学生可以做项目. 该计划的一些新设备包括:
•树莓派机械臂
•Jetson纳米机器人开发套件
•面部和语音识别硬件
• Robotic Dog - http://www.youtube.com/watch?v=a1Jo2MXVUOg&feature=youtu.be
• GoPiGo Cars

该项目还将推出五门新课程，包括:

• (CIS115) 人工智能概论 本课程向学生介绍人工智能(AI)和数据挖掘领域. 通过研究如何利用挖掘信息中的数据集进行机器学习, 学生将对如何利用人工智能有更深入的了解. 人工智能目前被用于日常应用程序，如Gmail、Siri和Netflix. 从自动动力汽车和军用无人机到营销研究和欺诈营销, 本课程将考察历史, present day use, 以及人工智能的未来. 讨论的主题包括自主机器, privacy, ethics, data analytics, neural networks, singularity, and quantum computing. Open to all majors. Prerequisites: None

• (CIS205) Machine Learning 在本课程中，学生将学习如何在机器学习中使用算法. 算法信息理论将被视为使机器更智能的催化剂. 了解计算机在没有明确编程的情况下是如何工作的. 将审查监督，无监督，半监督和强化算法. 学生将学习如何将机器学习算法应用于现实世界的问题，并评估其有效性. 机器偏差也将被讨论. 前提条件:CIS 116 (Python入门)

• (CIS311) 应用与嵌入式机器学习 本课程向学生介绍人工智能和机器人技术的基础知识. 利用目前的开源技术，学生们将创建一个由小型机器人执行的程序. 学生将评估和应用各种算法，以便更好地理解围绕自主应用的复杂性. 先决条件:CIS 116 (Python入门)，CIS 205(机器学习)

• (CIS312) Data Analytics In this course, 学生将学习如何提取, cleanse, wrangle, transform, reshape, and analyze data. Common data types, 数据从何而来, 并将讨论从业者在现代大数据时代面临的挑战. 使用诸如Welka之类的工具, 学生将从大型数据集中提取以前未知的和潜在有用的信息. 采用多学科方法, 来自商业的例子, social sciences, 公共卫生和实验室科学将用于探索预测分析技术. 将探讨数据隐私和道德问题. 特长:CIS 116 (Python入门)

• (CIS401) Deep Learning 本课程旨在为学生提供一个或多个选定主题的研究机会，以整合和加深学生对人工神经网络(ANNs)和深度机器学习的理解和应用. 先决条件:CIS 205(机器学习)和CIS 311(应用和嵌入式机器学习)

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