ΚΟΡΥΦΑΙΑ Μαθήματα Προγραμματισμού από την Ανοικτή Εκπαίδευση

Το πρόγραμμα είναι μια εισαγωγή στο διεπιστημονικό πεδίο του LegalTech. Παρέχει μια επισκόπηση των θεμελιωδών και βασικών αρχών της νομικής πρακτικής που είναι απαραίτητες για την κατανόηση του LegalTech, καθώς και μια ανάλυση των υφιστάμενων λύσεων. Παράλληλα, εξετάζονται θέματα ψηφιοποίησης, ψηφιακού μετασχηματισμού, τεχνητής νοημοσύνης και ζητήματα δεοντολογίας και ασφάλειας στη χρήση των εργαλείων LegalTech. Έχοντας κατακτήσει το πρόγραμμα, ο μαθητής θα αναπτύξει μια κατανόηση αυτού του τομέα και πιθανές κατευθύνσεις για περαιτέρω ανάπτυξη σε αυτό.

Σκοπός του μαθήματος είναι να αποκτήσουν οι φοιτητές γνώσεις για την τεχνολογία της αεροφωτογράφησης με χρήση μη επανδρωμένων εναέριων οχημάτων (UAV). Οι στόχοι του μαθήματος περιλαμβάνουν εξοικείωση με: τύπους αεροσκαφών και ωφέλιμα φορτία, τον σχεδιασμό αεροσκαφών, τη δημιουργία γεωδαιτική αιτιολόγηση για την αποτύπωση, με σχεδιασμό και εκτέλεση πτήσης, με τα κύρια στάδια επεξεργασίας δεδομένων και με τη χρήση των ληφθέντων υλικά. Μια ξεχωριστή ενότητα είναι αφιερωμένη στις νομικές πτυχές της χρήσης αεροφωτογράφησης από UAV.

Στόχοι μαθήματος Μάθετε QisKit - το πιο σημαντικό εργαλείο στο οπλοστάσιο ενός προγραμματιστή κβαντικών αλγορίθμων. Εξερευνήστε άλλες δυνατότητες της πλατφόρμας IBM Quantum Experience - Μάθετε μερικούς νέους (και εκπληκτικά χρήσιμους) αλγόριθμους. Απολαμβάνω! Όσοι πιστεύουν ότι η θεωρία είναι νεκρή χωρίς πρακτική - ελάτε μαζί μας! Ας εξασκηθούμε και ας σώσουμε από τον θάνατο τις θεωρητικές γνώσεις που αποκτήθηκαν με κόπο για τον τομέα των κβαντικών υπολογιστών!

Το πρόγραμμα αυτό αποτελεί συνέχεια των προγραμμάτων «Εισαγωγή στη Νομική Τεχνολογία» και «Αυτοματοποίηση στις Νομικές Δραστηριότητες: Ανάλυση Πρακτικών». Όπως και τα προηγούμενα προγράμματα, στοχεύει να αναπτύξει την απαραίτητη κατανόηση για την προώθηση της κατανόησης ενός τέτοιου διεπιστημονικού τομέα όπως το LegalTech. Ωστόσο, το κύριο χαρακτηριστικό αυτού του προγράμματος είναι ότι εστιάζει κυρίως στην ανάλυση εργαλείων και πρακτικών για την εφαρμογή και ανάπτυξη λύσεων LegalTech. Αφού το κατακτήσει, ο μαθητής θα σχηματίσει μια πληρέστερη κατανόηση αυτού του διεπιστημονικού πεδίου και πιθανές κατευθύνσεις για περαιτέρω ανάπτυξη σε αυτό.

Αυτό το πρόγραμμα αποτελεί συνέχεια του προγράμματος Introduction to LegalTech. Όπως και το προηγούμενο πρόγραμμα, το πρόγραμμα «Αυτοματοποίηση στις Νομικές Δραστηριότητες: Ανάλυση Πρακτικών» στοχεύει διαμόρφωση των απαραίτητων ιδεών που συμβάλλουν στην κατανόηση ενός τέτοιου διεπιστημονικού πεδίου όπως LegalTech. Ωστόσο, το κύριο χαρακτηριστικό αυτού του προγράμματος είναι ότι εστιάζει πλήρως στην ανάλυση των υφιστάμενων πρακτικών αυτοματισμού στον νομικό τομέα. Αφού το κατακτήσει, ο μαθητής θα σχηματίσει μια πληρέστερη κατανόηση αυτού του διεπιστημονικού πεδίου και πιθανές κατευθύνσεις για περαιτέρω ανάπτυξη σε αυτό.

Βιολογικά Εμπνευσμένες Γνωστικές Αρχιτεκτονικές (BICA) – Αυτή είναι μια πολλά υποσχόμενη, ενεργά αναπτυσσόμενη κατεύθυνση στη διασταύρωση της τεχνητής νοημοσύνης, της βιολογίας και της γνωστικής Sci. Μια απόδειξη αυτού είναι ο αυξημένος αριθμός επιστημονικών δημοσιεύσεων, συμπεριλαμβανομένων ειδικών εκδόσεων, καθώς και συνεδρίων και χρηματοδοτούμενων προγραμμάτων, με τον ένα ή τον άλλο τρόπο που σχετίζονται με αυτόν τον τομέα.

Αυτό το μάθημα θα σας παρέχει τις βασικές αρχές των λειτουργικών συστημάτων Unix και Linux. Θα σας δείξει πώς είναι οργανωμένα τέτοια συστήματα και θα δείξει πώς να τα χρησιμοποιείτε σε προχωρημένο επίπεδο. Μετά την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, θα έχετε μια καλή κατανόηση των αρχών του πώς λειτουργούν αυτά τα συστήματα. Κατά την εφαρμογή αυτών των δεξιοτήτων, θα μπορείτε να εκτελείτε θεμελιώδεις λειτουργικές εργασίες, είτε το μηχάνημα Unix/Linux είτε σε απομακρυσμένο σύστημα. Το μάθημα είναι σε αγγλικό επίπεδο με ρώσικους υπότιτλους.

Το μάθημα παρέχει πρόσβαση σε ένα βασικό σύνολο γνώσεων της θεωρίας πιθανοτήτων, των μαθηματικών στατιστικών και της μαθηματικής βάσης των αλγορίθμων για την επίλυση προβλημάτων μηχανικής μάθησης. Παρέχει επίσης πρακτικές δεξιότητες στην ανάλυση δεδομένων και στη δημιουργία μοντέλων μηχανικής μάθησης στη γλώσσα προγραμματισμού Python.

Το μάθημα εξετάζει τις βασικές προσεγγίσεις και βιβλιοθήκες για την επεξεργασία και οπτικοποίηση δεδομένων στην Python. Οι μαθητές μαθαίνουν μεθόδους εργασίας με διαφορετικούς τύπους δεδομένων - από ημιδομημένα έως πίνακες και Μαθαίνουν επίσης να επιλύουν πρακτικές εργασίες προετοιμασίας δεδομένων χρησιμοποιώντας ανοιχτά σύνολα δεδομένων και API. Στο μάθημα, οι φοιτητές εισάγονται στις βιβλιοθήκες που είναι απαραίτητες για την αποτελεσματική επίλυση ενός ευρέος φάσματος αναλυτικών προβλημάτων, όπως Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib και Scikit-learn κ.λπ.