Applied Artificial Intelligence

COMP 3710
Fermé
Thompson Rivers University (TRU)
Kamloops, British Columbia, Canada
Lecturer
2
Chronologie
  • janvier 17, 2022
    Début de expérience
  • janvier 22, 2022
    Project Scope Meeting
  • février 19, 2022
    Mid-term review
  • mars 26, 2022
    Fin de expérience
Expérience
3/2 match de projet
Dates fixées par le expérience
Entreprises privilégiées
N'importe où
Any
N'importe qu'elle industrie

Portée de Expérience

Catégories
Technologie de l'information Analyse des données
Compétences
communication research data analysis
Objectifs et capacités de apprenant.es

The purpose of this project is to provide students with an opportunity to apply existing Machine Learning algorithms to wide application area. In the lecture, students are introduced to the use of classical artificial intelligence techniques and the latest deep learning algorithms, which they would be able to apply to a project in your organization.

Classical artificial intelligence techniques include knowledge representation, heuristic algorithms, rule-based systems, probabilistic reasoning, fuzzy systems, neural networks, and genetic algorithms.

Deep learning algorithms include Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short Term Memory Networks (LSTMs), Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs).

By working with the students group, companies are able to testify their business idea, gather & analysis raw data, develop & verify AI algorithms & prototypes.

Apprenant.es

Apprenant.es
Premier cycle universitaire
Tout niveau
30 apprenant.es dans le programme
Projet
40 heures par apprenant.e
Les apprenant.es s'auto-attribuent
Équipes de 3
Résultats et livrables attendus

Deliverables will depend on the project and employer type. In general, they will be prototypes, analysis reports, etc.

Chronologie du projet
  • janvier 17, 2022
    Début de expérience
  • janvier 22, 2022
    Project Scope Meeting
  • février 19, 2022
    Mid-term review
  • mars 26, 2022
    Fin de expérience

Exemples de projets

Exigances

Student projects may include but are not limited to:

  • Identify problems that are amenable to solution by AI methods, and which AI methods may be suited to solving a given problem
  • Formalize a given problem in the language/framework of different AI methods
  • Implement basic AI algorithms
  • Apply basic AI knowledge and algorithms to solve problems
  • Design simple software to experiment with various AI concepts and analyze results

Critères supplé mentaires pour entreprise

Les entreprises doivent répondre aux questions suivantes pour soumettre une demande de jumelage pour cette expérience:

  • Q - Case à cocher
  • Q - Case à cocher
  • Q - Case à cocher