Master of Science în inteligența artificială

Această hartă curriculară ilustrează dezvoltarea progresivă a competențelor studenților în cadrul programului de master în managementul tehnologiei informației, arătând modul în care fiecare curs introduce (I), dezvoltă (D) sau aduce studenții la stăpânirea (M) a celor șapte rezultate ale învățării programului. (PLOs), culminând cu cursul capstone în care studenții demonstrează stăpânirea tuturor rezultatelor.

• TECH 500: Provocări etice în managementul tehnologiei
• TECH 650: Bazele învățării automate
• TECH 515: Gestionarea infrastructurii și securității cloud
• TECH 575: Big Data Analytics pentru IoT
• ISTM 615: IA aplicată: soluții pentru afaceri
• TECH 675: Procesare aplicată a limbajului natural și analiză inteligentă a textului
• TECH 557: Dezvoltare de aplicații mobile
• TECH 685: Dezvoltare și optimizare practică AI
• TECH 630: IA avansată pentru perspective de afaceri și luarea deciziilor
• TECH 699: Soluții AI avansate - Proiect Capstone

Clasele de bază

TECH 500: Provocări etice în managementul tehnologiei

Acest curs se concentrează pe pregătirea liderilor pentru a rezolva dileme etice complexe în managementul tehnologiei. Cursul pune accent pe valorile biblice și soluțiile practice la provocările contemporane. Elevii explorează sistemele etice printr-o viziune creștină asupra lumii, analizează studii de caz și își dezvoltă abilitățile de a face judecăți morale solide. Până la sfârșitul cursului, participanții vor fi echipați pentru a aborda problemele etice în conducerea tehnologiei cu integritate și o perspectivă bazată pe credință.

Rezultatele învățării cursanților

• SLO 1: Analizați dileme etice complexe în managementul tehnologiei folosind diferite cadre etice, inclusiv o viziune creștină asupra lumii. (PLO 4)
• SLO 2: Evaluați implicațiile tehnologiilor emergente asupra luării deciziilor etice în rolurile de conducere IT. (PLO 4, PLO 5)
• SLO 3: Sintetizați principiile biblice cu provocările etice contemporane pentru a dezvolta soluții bazate pe credință în managementul tehnologiei. (PLO 4)
• SLO 4: Dezvoltați și articulați judecăți morale solide pentru studii de caz în etica tehnologiei, demonstrând gândire critică și comunicare eficientă. (PLO 4)
• SLO 5: Creați un cadru etic personal pentru abordarea provocărilor de management al tehnologiei care integrează standardele profesionale cu valorile creștine. (PLO 4)

TECH 650: Bazele învățării automate

Acest curs oferă o introducere cuprinzătoare în învățarea automată, acoperind fundamente teoretice și aplicații practice în paradigmele de învățare supravegheată, nesupravegheată și prin întărire. Elevii vor explora o gamă largă de algoritmi, inclusiv regresie liniară și logistică, arbori de decizie, mașini vectori de suport, rețele neuronale și tehnici de grupare, în timp ce își dezvoltă abilități în preprocesarea datelor, ingineria caracteristicilor, selecția modelului și evaluarea performanței. Considerațiile etice în dezvoltarea AI sunt integrate pe tot parcursul. Elevii vor dobândi experiență practică prin misiuni practice de programare și proiecte folosind Python și biblioteci precum Scikit-learn, TensorFlow și PyTorch.

Rezultatele învățării elevilor

• SLO 1: Evaluați adecvarea diferiților algoritmi de învățare automată pentru probleme complexe, din lumea reală, demonstrând gândire critică și abilități analitice. (PLO 1, PLO 5)
• SLO 2: Sintetizați modele de învățare automată care integrează mai mulți algoritmi și tehnici pentru a aborda provocările cu mai multe fațete în analiza și predicția datelor. (PLO 1)
• SLO 3: Creați soluții de învățare automată responsabile din punct de vedere etic, care iau în considerare problemele de părtinire, echitate și impact societal. (PLO 4)
• SLO 4: Proiectați și desfășurați experimente riguroase pentru a evalua performanța și limitările modelelor de învățare automată, demonstrând cercetări avansate și capacități analitice. (PLO 3)
• SLO 5: Formulați și comunicați concepte și rezultate complexe de învățare automată atât pentru publicul tehnic, cât și non-tehnic, prezentând abilități avansate de comunicare. (PLO 2)

TECH 515: Gestionarea infrastructurii și securității cloud

Acest curs oferă o introducere în managementul datelor de întreprindere și tehnologiile de rețea în tehnologia informației (IT), concentrându-se pe operațiuni și securitate bazate pe cloud. Elevii vor explora tehnologiile de rețea, arhitecturile cloud și operațiunile centrelor de date, punând accent pe infrastructurile IT securizate, principiile de protecție a datelor și eficiența operațională în mediile cloud. Cursul abordează, de asemenea, conformitatea cu standardele și reglementările din industrie, pregătind studenții să navigheze în peisajul complex al IT-ului întreprinderii.

Rezultatele învățării elevilor

• SLO 1: Evaluați arhitecturi complexe de rețea bazate pe cloud și proiectați soluții optime pentru infrastructura IT la nivel de întreprindere. (PLO 3)
• SLO 2: Sintetizați cele mai bune practici în domeniul securității în cloud pentru a crea strategii cuprinzătoare de gestionare a riscurilor, abordând amenințările emergente și conformarea reglementărilor. (PLO 3)
• SLO 3: Creați soluții inovatoare de gestionare a datelor și stocare pentru mediile cloud, optimizând pentru scalabilitate, performanță și rentabilitate. (PLO 1)
• SLO 4: Criticați practicile IT prin prisma intenționării creștine, formulând cadre etice pentru utilizarea responsabilă a tehnologiei în cadrul întreprinderii. (PLO 4)
• SLO 5: Preziceți impactul tendințelor emergente în cloud computing și IT pentru întreprinderi asupra operațiunilor organizaționale și concepeți strategii adaptative pentru a utiliza aceste tehnologii în siguranță. (PLO 5)

TECH 575: Big Data Analytics pentru IoT

Acest curs prezintă Apache Spark, un cadru de procesare a datelor mari, concentrându-se pe aplicarea acestuia în analiza setului de date la scară largă. Elevii vor folosi capacitățile Spark folosind Python, acoperind tehnici avansate de manipulare a datelor, aplicații de învățare automată și scenarii de rezolvare a problemelor din lumea reală. Până la sfârșit, studenții vor dobândi competențe în Spark pentru analiza datelor și dezvoltarea modelelor de învățare automată.

Rezultatele învățării elevilor

• SLO 1: Sintetizați programarea Python și cadrele Apache Spark pentru a proiecta și implementa soluții avansate de analiză a datelor mari. (PLO 1)
• SLO 2: Evaluați și aplicați sintaxa Spark 2.0 DataFrame pentru a optimiza sarcinile complexe de procesare a datelor și pentru a îmbunătăți eficiența analitică. (PLO 3)
• SLO 3: Creați și criticați modele sofisticate de învățare automată folosind MLlib Spark pentru a rezolva problemele de clasificare din lumea reală. (PLO 1, PLO 5)
• SLO 4: Dezvoltați și evaluați aplicații inovatoare de procesare a limbajului natural, cum ar fi filtrele de spam, utilizând Spark pentru analiza și clasificarea textului. (PLO 1, PLO 5)
• SLO 5: Formularea unui cadru etic pentru analiza datelor mari care să integreze principiile creștine de administrare și confidențialitate, examinând critic implicațiile societale ale tehnicilor de analiză a datelor la scară largă. (PLO 4)

TECH 615: IA aplicată: soluții pentru afaceri

Acest curs prezintă impactul AI în diverse industrii, abordând cererea tot mai mare de competențe AI. Elevii vor explora învățarea profundă, învățarea prin întărire, procesarea limbajului natural, viziunea computerizată și robotica. Curriculum-ul se concentrează pe rezolvarea provocărilor din lumea reală de afaceri, cum ar fi predicția retragerii clienților, recunoașterea imaginilor, prognoza prețului acțiunilor, sistemele de recomandare și aplicațiile NLP.

Rezultatele învățării elevilor

• SLO 1: Evaluați impactul AI asupra diferitelor industrii, analizând tendințele și prezicând evoluțiile viitoare. (PLO 1, PLO 5)
• SLO 2: Proiectați și implementați rețele neuronale artificiale pentru a rezolva probleme de afaceri, cum ar fi predicția privind ratarea clienților și prognoza prețului acțiunilor. (PLO 1)
• SLO 3: Dezvoltați modele AI folosind rețele neuronale convoluționale și recurente pentru recunoașterea imaginilor și analiza serii de timp. (PLO 1)
• SLO 4: Creați și evaluați sisteme de recomandare și aplicații de procesare a limbajului natural pentru a îmbunătăți experiența clienților și operațiunile de afaceri. (PLO 1, PLO 5)
• SLO 5: Sintetizați considerațiile etice în implementarea AI cu principiile creștine de administrare și demnitate umană, formulând strategii responsabile de AI pentru aplicațiile de afaceri. (PLO 4)

TECH 675: Procesare aplicată a limbajului natural și analiză inteligentă a textului

Acest curs explorează Procesarea limbajului natural (NLP), un subdomeniu al AI care se concentrează pe interacțiunea computer-limbaj uman. Elevii vor aborda preprocesarea textului, tokenizarea, etichetarea parțială a vorbirii, recunoașterea entităților numite, analiza sentimentelor și traducerea automată, în timp ce învață arhitecturi avansate de învățare profundă, cum ar fi RNN și transformatoare. Cursul îi pregătește pe studenți să implementeze soluții inovatoare NLP în diferite domenii.

Rezultatele învățării elevilor

• SLO 1: Analizați algoritmi și arhitecturi complexe NLP, demonstrând înțelegerea fundamentelor lor teoretice și a implicațiilor practice. (PLO 1)
• SLO 2: Proiectați și implementați soluții avansate NLP folosind instrumente și biblioteci pentru a aborda provocările de procesare a limbajului din lumea reală. (PLO 1)
• SLO 3: Evaluați performanța și limitările diferitelor modele și tehnici NLP, evaluând adecvarea acestora pentru diferite aplicații. (PLO 3, PLO 5)
• SLO 4: Dezvoltați aplicații NLP responsabile din punct de vedere etic, luând în considerare problemele de părtinire, echitate și impact societal. (PLO 4)
• SLO 5: Sintetizați și comunicați concepte complexe NLP către publicul tehnic și non-tehnic, demonstrând competența în scrierea și prezentarea științifică. (PLO 2)

Rezultatele învățării instituționale (ILO)

• ILO 1: Elevii vor comunica eficient.
• ILO 2: Studenții vor folosi metode de cercetare pentru dobândirea și aplicarea cunoștințelor.
• ILO 3: Elevii vor aborda probleme concrete prin aplicarea credinței și a raționamentului etic.
• ILO 4: Elevii vor gândi creativ și critic pentru a urma o viață de învățare.
• ILO 5: Studenții se vor angaja într-o lume diversă cultural pentru a consolida relațiile cu ceilalți.

Rezultatele învățării programului (PLO)

• PLO 1: Dezvoltați și implementați soluții avansate de inteligență artificială folosind metodologii, algoritmi și tehnologii de ultimă oră pentru a aborda probleme complexe din lumea reală în diferite domenii. (OIM 2, ILO 4)
• PLO 2: Demonstrați competență în managementul colaborativ al proiectelor și comunicarea eficientă a conceptelor complexe de IA atât pentru publicul tehnic, cât și non-tehnic. (OIM 1, ILO 5)
• PLO 3: Evaluați și optimizați sistemele AI pentru performanță, scalabilitate și securitate, în special în mediile de calcul bazate pe cloud și distribuite. (OIM 2, ILO 4)
• PLO 4: Sintetizați considerațiile etice, inclusiv cele bazate pe o viziune creștină asupra lumii, în dezvoltarea și implementarea soluțiilor AI, demonstrând practici responsabile de AI și abordând problemele de echitate, confidențialitate și impact societal. (OIM 3, ILO 5)
• PLO 5: Analizați critic tendințele actuale și emergente în IA, evaluând impactul potențial al acestora asupra afacerilor și societății și formulând strategii inovatoare pentru aplicarea lor în contexte organizaționale. (OIM 2, ILO 4, ILO 5)