Open Educationin TOP-ohjelmointikurssit

Ohjelma on johdatus poikkitieteelliseen LegalTechin alaan. Se tarjoaa yleiskatsauksen oikeuskäytännön perusteista ja perusperiaatteista, joita tarvitaan LegalTechin ymmärtämiseen, sekä analyysin olemassa olevista ratkaisuista. Samanaikaisesti pohditaan digitalisaatiota, digitaalista transformaatiota, tekoälyä sekä LegalTech-työkalujen käytön etiikkaa ja turvallisuutta koskevia kysymyksiä. Ohjelman hallittuaan opiskelija kehittää ymmärrystä tästä alueesta ja mahdollisista jatkokehityssuunnista.

Kurssin tavoitteena on, että opiskelijat saavat tietoa miehittämättömillä ilma-aluksilla (UAV) tapahtuvasta ilmakuvaustekniikasta. Kurssin tavoitteita ovat tutustuminen: lentokonetyyppeihin ja hyötykuormiin, lentokoneiden suunnitteluun, luomiseen geodeettinen perustelu mittaukselle, lennon suunnittelulla ja toteutuksella, tietojenkäsittelyn päävaiheilla ja saatujen tietojen käytöllä materiaaleja. Erillinen osa on omistettu UAV-ilmakuvauksen käytön oikeudellisille näkökohdille.

Kurssin tavoitteet Opi QisKit - kvanttialgoritmien kehittäjän arsenaalin tärkein työkalu. Tutustu muihin IBM Quantum Experience -alustan ominaisuuksiin – Opi uusia (ja yllättävän hyödyllisiä) algoritmeja. Nauttia! Ne, jotka uskovat, että teoria on kuollut ilman käytäntöä - liity meihin! Harjoitellaan ja pelastetaan kovalla työllä hankittu kvanttilaskenta-alan teoreettinen tieto kuolemasta!

Tämä ohjelma on jatkoa ohjelmille "Johdatus LegalTechiin" ja "Automaatio juridisissa toimissa: käytäntöjen analyysi". Kuten aiemmissa ohjelmissa, sen tavoitteena on kehittää tarvittavaa ymmärrystä edistääkseen sellaisen monialaisen alan kuin LegalTechin ymmärtämistä. Tämän ohjelman pääominaisuus on kuitenkin se, että se keskittyy ensisijaisesti LegalTech-ratkaisujen käyttöönoton ja kehittämisen työkalujen ja käytäntöjen analysointiin. Sen hallittuaan opiskelija muodostaa täydellisemmän ymmärryksen tästä monitieteisestä alasta ja mahdollisista jatkokehityssuunnista.

Tämä ohjelma on jatkoa Introduction to LegalTech -ohjelmalle. Edellisen ohjelman tapaan "Automaatio lakitoiminnassa: käytäntöjen analysointi" -ohjelma on suunnattu tarvittavien ideoiden muodostuminen, jotka edistävät sellaisen monitieteisen alan ymmärtämistä kuin LegalTech. Tämän ohjelman pääominaisuus on kuitenkin, että se keskittyy täysin olemassa olevien automaatiokäytäntöjen analysointiin lakialalla. Sen hallittuaan opiskelija muodostaa täydellisemmän ymmärryksen tästä monitieteisestä alasta ja mahdollisista jatkokehityssuunnista.

Biologically Inspired Cognitive Architectures (BICA) – Tämä on lupaava, aktiivisesti kehittyvä suunta tekoälyn, biologian ja kognitiivisuuden risteyksessä Sci. Yksi todiste tästä on lisääntynyt määrä tieteellisiä julkaisuja, mukaan lukien erikoispainokset, sekä konferensseja ja rahoitettuja ohjelmia tavalla tai toisella, jotka liittyvät tähän alaan.

Tällä kurssilla opit Unix- ja Linux-käyttöjärjestelmien perusteet. Se näyttää sinulle, kuinka tällaiset järjestelmät on järjestetty, ja näyttää kuinka niitä käytetään edistyneellä tasolla. Tämän kurssin suoritettuasi sinulla on hyvä käsitys näiden järjestelmien toiminnan periaatteista. Näitä taitoja soveltamalla pystyt suorittamaan perustavanlaatuisia operatiivisia tehtäviä, olipa kyseessä sitten Unix/Linux-koneesi tai etäjärjestelmä. Kurssi on englanninkielinen venäjänkielisellä tekstityksellä.

Kurssi tarjoaa pääsyn perustietoihin todennäköisyysteoriasta, matemaattisista tilastoista ja algoritmien matemaattisista perusteista koneoppimisongelmien ratkaisemiseksi. Tarjoaa myös käytännön taitoja tietojen analysointiin ja koneoppimismallien luomiseen Python-ohjelmointikielellä.

Kurssilla tarkastellaan Pythonin tietojenkäsittelyn ja visualisoinnin peruslähestymistapoja ja kirjastoja. Opiskelija oppii menetelmiä työskennellä erityyppisten tietojen kanssa - puolistrukturoidusta taulukkomuotoiseen ja Hän myös oppii ratkaisemaan käytännön tiedonkäsittelytehtäviä avoimien aineistojen avulla API. Kurssilla opiskelijoille tutustutaan kirjastoihin, jotka ovat välttämättömiä monenlaisten analyyttisten ongelmien ratkaisemiseksi tehokkaasti, kuten Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib ja Scikit-learn jne.