TOP-Programmierkurse von Open Education

Das Programm ist eine Einführung in das interdisziplinäre Feld der LegalTech. Es bietet einen Überblick über die zum Verständnis von LegalTech notwendigen Grundlagen und Grundprinzipien der Rechtspraxis sowie eine Analyse bestehender Lösungsansätze. Parallel dazu werden Fragen der Digitalisierung, der digitalen Transformation, der künstlichen Intelligenz sowie Fragen der Ethik und Sicherheit beim Einsatz von LegalTech-Tools berücksichtigt. Nachdem der Student das Programm gemeistert hat, wird er ein Verständnis für diesen Bereich und mögliche Richtungen für die weitere Entwicklung darin entwickeln.

Ziel des Kurses ist es, den Studierenden Kenntnisse über die Technologie der Luftbildfotografie mit unbemannten Luftfahrzeugen (UAVs) zu vermitteln. Zu den Zielen des Kurses gehört das Kennenlernen von: Flugzeugtypen und Nutzlasten, dem Design von Flugzeugen, der Herstellung geodätische Begründung für die Vermessung, bei der Flugplanung und -durchführung, bei den Hauptschritten der Datenverarbeitung und bei der Nutzung der gewonnenen Daten Materialien. Den rechtlichen Aspekten der Nutzung von Luftaufnahmen aus UAVs ist ein eigener Abschnitt gewidmet.

Kursziele Lernen Sie QisKit kennen – das wichtigste Werkzeug im Arsenal eines Quantenalgorithmus-Entwicklers. Entdecken Sie weitere Funktionen der IBM Quantum Experience-Plattform – Lernen Sie einige neue (und überraschend nützliche) Algorithmen kennen. Genießen! Diejenigen, die glauben, dass die Theorie ohne Praxis tot ist – schließen Sie sich uns an! Lasst uns üben und das hart erarbeitete theoretische Wissen über das Gebiet des Quantencomputings vor dem Tod retten!

Dieses Programm ist eine Fortsetzung der Programme „Einführung in LegalTech“ und „Automatisierung in rechtlichen Aktivitäten: Analyse von Praktiken“. Wie bei früheren Programmen zielt es darauf ab, das notwendige Verständnis zu entwickeln, um das Verständnis für ein so interdisziplinäres Gebiet wie LegalTech zu fördern. Das Hauptmerkmal dieses Programms besteht jedoch darin, dass es sich hauptsächlich auf die Analyse von Tools und Praktiken für die Implementierung und Entwicklung von LegalTech-Lösungen konzentriert. Nach der Beherrschung wird der Student ein umfassenderes Verständnis dieses interdisziplinären Bereichs und möglicher Richtungen für die weitere Entwicklung darin entwickeln.

Dieses Programm ist eine Fortsetzung des Einführungsprogramms in LegalTech. Der Studiengang „Automatisierung in der Rechtstätigkeit: Analyse von Praktiken“ ist wie der Vorgängerstudiengang darauf ausgerichtet Bildung der notwendigen Ideen, die zum Verständnis eines so interdisziplinären Bereichs wie beitragen LegalTech. Das Hauptmerkmal dieses Programms besteht jedoch darin, dass es sich vollständig auf die Analyse bestehender Automatisierungspraktiken im Rechtsbereich konzentriert. Nach der Beherrschung wird der Student ein umfassenderes Verständnis dieses interdisziplinären Bereichs und möglicher Richtungen für die weitere Entwicklung darin entwickeln.

Biologisch inspirierte kognitive Architekturen (BICA) – Dies ist eine vielversprechende, sich aktiv entwickelnde Richtung an der Schnittstelle von künstlicher Intelligenz, Biologie und Kognition Wissenschaft. Ein Beweis dafür ist die zunehmende Zahl wissenschaftlicher Veröffentlichungen, einschließlich Sonderausgaben, sowie Konferenzen und geförderter Programme, die in der einen oder anderen Weise mit diesem Bereich zusammenhängen.

Dieser Kurs vermittelt Ihnen die Grundlagen der Betriebssysteme Unix und Linux. Es zeigt Ihnen, wie solche Systeme organisiert sind und wie Sie sie auf fortgeschrittenem Niveau nutzen können. Nach Abschluss dieses Kurses verfügen Sie über ein gutes Verständnis der Funktionsprinzipien dieser Systeme. Durch die Anwendung dieser Fähigkeiten werden Sie in der Lage sein, grundlegende betriebliche Aufgaben auszuführen, sei es auf Ihrem Unix-/Linux-Rechner oder auf einem Remote-System. Der Kurs findet auf Englischniveau mit russischen Untertiteln statt.

Der Kurs bietet Zugang zu grundlegenden Kenntnissen der Wahrscheinlichkeitstheorie, der mathematischen Statistik und der mathematischen Grundlagen von Algorithmen zur Lösung von Problemen des maschinellen Lernens. Bietet außerdem praktische Kenntnisse in der Datenanalyse und der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen in der Programmiersprache Python.

Der Kurs untersucht die grundlegenden Ansätze und Bibliotheken zur Datenverarbeitung und Visualisierung in Python. Die Studierenden erlernen Methoden für die Arbeit mit verschiedenen Datentypen – von halbstrukturierten bis tabellarischen Daten Sie lernen außerdem, praktische Datenaufbereitungsaufgaben mithilfe offener Datensätze zu lösen API. Im Kurs werden den Studierenden die Bibliotheken vorgestellt, die zur effektiven Lösung verschiedenster analytischer Probleme notwendig sind, wie z. B. Ipython, Pandas, Numpy, Matplotlib und Scikit-learn usw.