TOP tečajevi programiranja iz Open Education
Miscelanea / / November 28, 2023
Uvod u LegalTech
Program je uvod u interdisciplinarno područje LegalTech-a. Pruža pregled osnova i osnovnih načela pravne prakse nužnih za razumijevanje LegalTecha, kao i analizu postojećih rješenja. Paralelno se razmatraju pitanja digitalizacije, digitalne transformacije, umjetne inteligencije te pitanja etike i sigurnosti u korištenju LegalTech alata. Savladavanjem programa student će razviti razumijevanje ovog područja i moguće smjerove daljnjeg razvoja u njemu.
4,2
Tehnologija snimanja iz zraka pomoću UAV-a
Svrha kolegija je da studenti steknu znanja o tehnologiji snimanja iz zraka korištenjem bespilotnih letjelica (UAV). Ciljevi predmeta uključuju upoznavanje sa: tipovima zrakoplova i nosivosti, dizajnom zrakoplova, izradom geodetsko opravdanje izmjere, s planiranjem i izvedbom leta, s glavnim fazama obrade podataka i korištenjem dobivenih materijala. Poseban odjeljak posvećen je pravnim aspektima korištenja fotografija iz zraka bespilotnim letjelicama.
4,2
Programiranje kvantnih računala u Pythonu s Qiskitom
Ciljevi predmeta Naučite QisKit - najvažniji alat u arsenalu razvijača kvantnih algoritama. Istražite druge značajke platforme IBM Quantum Experience - Naučite neke nove (i iznenađujuće korisne) algoritme. Uživati! Oni koji vjeruju da je teorija mrtva bez prakse - pridružite nam se! Vježbajmo i spasimo od smrti teško stečeno teoretsko znanje o polju kvantnog računarstva!
4,2
Alati za izradu LegalTech rješenja
Ovaj program je nastavak programa “Uvod u LegalTech” i “Automatizacija u pravnim poslovima: Analiza praksi”. Kao i prethodni programi, cilj mu je razviti potrebno razumijevanje za promicanje razumijevanja takvog interdisciplinarnog područja kao što je LegalTech. Međutim, glavna značajka ovog programa je da se prvenstveno fokusira na analizu alata i praksi za implementaciju i razvoj LegalTech rješenja. Njegovim svladavanjem student će steći potpunije razumijevanje ovog interdisciplinarnog područja i mogućih smjerova daljnjeg razvoja u njemu.
4,2
Automatizacija u pravnim poslovima: analiza prakse
Ovaj program je nastavak programa Uvod u LegalTech. Kao i prethodni program, program “Automatika u pravnim poslovima: Analiza prakse” usmjeren je na formiranje potrebnih ideja koje doprinose razumijevanju takvog interdisciplinarnog područja kao što je LegalTech. Međutim, glavna značajka ovog programa je da se u potpunosti fokusira na analizu postojećih praksi automatizacije u pravnom području. Njegovim svladavanjem student će steći potpunije razumijevanje ovog interdisciplinarnog područja i mogućih smjerova daljnjeg razvoja u njemu.
4,2
Biološki nadahnute kognitivne arhitekture (BICA)
Biološki inspirirane kognitivne arhitekture (BICA) – Ovo je smjer koji obećava, aktivno se razvija na raskrižju umjetne inteligencije, biologije i kognitivnih Sci. Jedan od dokaza tome je povećan broj znanstvenih publikacija, uključujući posebna izdanja, kao i konferencija i financiranih programa, na ovaj ili onaj način vezanih uz ovo područje.
4,2
UNIX i Linux u infokomunikaciji
Ovaj tečaj će vam pružiti osnove Unix i Linux operativnih sustava. Pokazat će vam kako su takvi sustavi organizirani i pokazati kako ih koristiti na naprednoj razini. Nakon završetka ovog tečaja dobro ćete razumjeti principe rada ovih sustava. Primjenom ovih vještina moći ćete obavljati temeljne operativne zadatke, bilo na vašem Unix/Linux stroju ili na udaljenom sustavu. Tečaj je na engleskom jeziku s ruskim titlovima.
4,2
Uvod u strojno učenje
Predmet pruža pristup osnovnom skupu znanja teorije vjerojatnosti, matematičke statistike i matematičke osnove algoritama za rješavanje problema strojnog učenja. Također pruža praktične vještine u analizi podataka i stvaranju modela strojnog učenja u programskom jeziku Python.
4,2
Obrada podataka u Pythonu
Tečaj ispituje osnovne pristupe i biblioteke za obradu podataka i vizualizaciju u Pythonu. Polaznici uče metode rada s različitim vrstama podataka – od polustrukturiranih do tabelarnih, te Također uče rješavati praktične zadatke pripreme podataka koristeći otvorene skupove podataka i API. Na kolegiju se studenti upoznaju s bibliotekama koje su neophodne za učinkovito rješavanje širokog spektra analitičkih problema, kao što su Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib i Scikit-learn itd.
4,2