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经济学与数据科学，学士学位 - USC Dornsife
职业机会和相关职业学生执行复杂的计算，创建模型，解释数据，识别模式并得出结论。借助计算，编程语言和数据科学的其他课程，该学位使学生准备弥合“大数据”工程师与各种行业的最终用户之间的鸿沟。重视这些技能的职业包括经济学家，经济顾问，数据科学家，市场研究分析师，管理顾问，财务分析师和政策分析师。行业包括研究和咨询公司，企业，政府实体，医疗保健和非培养组织。
引用：Mahmood Dashti等。使用人工智能和机器学习预测下颌骨的生长：系统评价。进步I
在现代医学领域，人工智能（AI）和机器学习（ML）是革命性的诊断和预测能力[1]。这些高级技术已经超越了传统方法，在分析复杂数据集时提供了前所未有的准确性和效率[2]。AI和ML算法可以处理大量的医学数据，识别模式并制定以前无法实现的预测。其应用范围从预测疾病暴发到个性化治疗计划，展示了它们改变医疗保健的潜力[1]。这项系统的审查会深入研究这样的创新应用：使用AI和ML对下颌骨生长的预测。
大坝中的AI和机器学习
人工智能（AI）和机器学习（ML）是高级技术，使用增加的计算能力来处理大型数据集，识别模式并改善决策。这些技术已成为资产管理，增强客户体验，提高运营效率和支持投资流程的组成部分。AI和ML用于分析数据，改善工作流程和减轻风险，同时还遵守诸如交易惯例，信息安全和披露要求等领域的全球法规。随着AI和ML的进化，他们承诺将提高客户的成果并改善整体资产管理运营（BlackRock，2019年）。
数学（MATH1-UC）
Math1-UC 1180线性代数（4个学分）通常提供偶尔线性代数，与微积分一起，是计算和应用程序中最重要的数学领域之一。例如，它是数据挖掘的主要工具，即在大量数据集中识别模式的一组方法和过程。在许多应用中，该问题是数学提出的；然后将其转换为线性代数问题。线性代数问题得到解决，并解释了结果。在本课程中，学生学习了线性代数的理论概念和一些计算方法。分级：UC SPS分级可重复以获得额外信用：无先决条件：Math1-UC 1174。
利用生成式人工智能的力量来提高学生参与度
什么是生成式人工智能？课堂上有哪些流行的 GAI 工具？生成式人工智能 (GAI) 是一种人工智能 (AI) 算法，它根据训练过的数据生成内容。与旨在识别模式和做出预测的传统人工智能系统不同，生成式人工智能以图像、文本、音频等形式创建新的内容和输出（世界经济论坛，2023 年）。GAI 的示例包括 Bard（谷歌）、Bing Chat（微软）、ChatGPT（OpenAI）、Dall-E（OpenAI）、Education Copilot、Teacherbot 等。多方面的学生参与（Reeve，2011 年）
利用尼康人工智能释放您的时间
Enhance.ai、Convert.ai 和 Segment.ai 共同构成了 NIS.ai 模块。它采用基于一小部分代表性样本的卷积神经网络从地面实况数据中学习。软件界面可以轻松将深度学习应用于地面实况，无需设计复杂的神经网络并将训练数据应用于其中。自动化工具获取这些训练数据并将其应用于神经网络以识别模式。然后可以将 N³ 重复可靠地应用于类似样本，以比传统技术快得多的速度处理或分析大量数据，而无需 AI 培训或编程知识。这确保没有用户偏见，甚至允许修改完整的数据集。
运动医学中的人工智能：简要回顾
运动医学专注于提高运动成绩、预防伤病和保持运动员的身体健康。从历史上看，医生、理疗师和其他医疗保健专业人员的专业知识对于诊断和治疗运动相关伤害至关重要。然而，人工智能 (AI) 的出现正在通过引入预测、诊断、治疗和康复伤害的先进解决方案彻底改变运动医学 [1]。人工智能集成了机器学习、深度学习和自然语言处理等各种技术，以分析大量数据集、识别模式并做出数据驱动的决策。这些技术在运动医学中尤其有益，因为及时准确的决策对运动员的健康和职业生涯至关重要 [2]。
人工智能初步战略与部署路线图
21 在我们的审计流程中引入人工智能工具符合我们利用技术提高审计质量的战略目标。我们将确定并实施最先进的人工智能工具，这些工具可以处理和起草文本、高效分析大型数据集、识别模式并提供超出传统审计方法范围的见解。这些工具将协助我们的审计员并增强他们的能力，提高审计程序的效率，并可能允许进行更深入的审计。在部署人工智能工具时，我们将承诺严格确保遵守数据保护和其他相关法规。我们将通过在相关页面中引入链接，在 AWARE 中提供这些工具。
