TOP Cours de programmation d'Open Education

Le programme est une introduction au domaine interdisciplinaire de la LegalTech. Il donne un aperçu des fondamentaux et des principes de base de la pratique juridique nécessaires à la compréhension de la LegalTech, ainsi qu'une analyse des solutions existantes. En parallèle, les questions de digitalisation, de transformation numérique, d’intelligence artificielle et les questions d’éthique et de sécurité dans l’utilisation des outils LegalTech sont abordées. Après avoir maîtrisé le programme, l'étudiant développera une compréhension de ce domaine et des orientations possibles pour son développement ultérieur.

L'objectif du cours est de permettre aux étudiants d'acquérir des connaissances sur la technologie de la photographie aérienne à l'aide de véhicules aériens sans pilote (UAV). Les objectifs du cours comprennent la familiarisation avec: les types d'avions et les charges utiles, la conception des avions, la création justification géodésique de l'arpentage, avec planification et exécution du vol, avec les principales étapes de traitement des données et avec l'utilisation des résultats obtenus matériaux. Une section distincte est consacrée aux aspects juridiques de l’utilisation de photographies aériennes à partir de drones.

Objectifs du cours Apprenez QisKit - l'outil le plus important de l'arsenal d'un développeur d'algorithmes quantiques. Explorez d'autres fonctionnalités de la plateforme IBM Quantum Experience - Apprenez de nouveaux algorithmes (et étonnamment utiles). Apprécier! Ceux qui croient que la théorie est morte sans la pratique, rejoignez-nous! Pratiquons et sauvons de la mort les connaissances théoriques durement acquises dans le domaine de l'informatique quantique !

Ce programme s'inscrit dans la continuité des programmes « Introduction à la LegalTech » et « Automatisation des activités juridiques: analyse des pratiques ». Comme les programmes précédents, il vise à développer la compréhension nécessaire pour promouvoir la compréhension d’un domaine aussi interdisciplinaire que la LegalTech. Cependant, la principale caractéristique de ce programme est qu'il se concentre avant tout sur l'analyse des outils et des pratiques pour la mise en œuvre et le développement de solutions LegalTech. Après l'avoir maîtrisé, l'étudiant acquerra une compréhension plus complète de ce domaine interdisciplinaire et des orientations possibles pour son développement ultérieur.

Ce programme s'inscrit dans la continuité du programme Introduction to LegalTech. Comme le programme précédent, le programme « Automatisation des activités juridiques: Analyse des pratiques » s'adresse à formation des idées nécessaires qui contribuent à la compréhension d'un domaine aussi interdisciplinaire que Technologie juridique. Cependant, la principale caractéristique de ce programme est qu'il se concentre pleinement sur l'analyse des pratiques d'automatisation existantes dans le domaine juridique. Après l'avoir maîtrisé, l'étudiant acquerra une compréhension plus complète de ce domaine interdisciplinaire et des orientations possibles pour son développement ultérieur.

Architectures cognitives d'inspiration biologique (BICA) – Il s'agit d'une direction prometteuse et en développement actif à l'intersection de l'intelligence artificielle, de la biologie et de la cognition. Sci. Une preuve en est le nombre croissant de publications scientifiques, y compris d'éditions spéciales, ainsi que de conférences et de programmes financés, d'une manière ou d'une autre liés à ce domaine.

Ce cours vous fournira les bases des systèmes d'exploitation Unix et Linux. Il vous montrera comment de tels systèmes sont organisés et comment les utiliser à un niveau avancé. Après avoir terminé ce cours, vous aurez une bonne compréhension des principes de fonctionnement de ces systèmes. En appliquant ces compétences, vous serez en mesure d'effectuer des tâches opérationnelles fondamentales, que ce soit sur votre machine Unix/Linux ou sur un système distant. Le cours est au niveau anglais avec sous-titres russes.

Le cours donne accès à un ensemble de connaissances de base sur la théorie des probabilités, les statistiques mathématiques et les bases mathématiques des algorithmes permettant de résoudre des problèmes d'apprentissage automatique. Fournit également des compétences pratiques en analyse de données et en création de modèles d'apprentissage automatique dans le langage de programmation Python.

Le cours examine les approches et bibliothèques de base pour le traitement et la visualisation des données en Python. Les étudiants apprennent des méthodes de travail avec différents types de données - des semi-structurées aux tabulaires, et Ils apprennent également à résoudre des tâches pratiques de préparation de données à l'aide d'ensembles de données ouvertes et API. Au cours du cours, les étudiants découvrent les bibliothèques nécessaires pour résoudre efficacement un large éventail de problèmes analytiques, tels que Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib et Scikit-learn, etc.