在线课程 – Johns Hopkins University 社会计算专业认证

学习高级社交计算技能。发现分析社交网络、构建聊天机器人和使用群体改进 AI 的高级技术。

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Professional Certificate

初级 高级 中级 混合

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

  • 社交网络的礼仪
  • AI 性能优化
  • 社交媒体分析
  • 筛选协议 (IAA)
  • 机器学习
  • 质量技术
  • 聊天机器人开发
  • 使用 R 进行数据分析
  • 话语人工智能

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

  • 数据分析师
  • 聊天机器人开发人员
  • 社交媒体分析专家
  • 机器学习工程师
  • AI 应用程序开发人员
  • 情绪分析器
  • 人机交互专家
  • 社交计算解决方案开发人员
  • 社会趋势分析师
  • 关键机器学习分类器

专业化 – 4 门课程系列

该专业专为希望掌握社会计算技术以解决现实世界问题的研究生而设计。在四门深入课程的课程中,学习者将探索关键主题,例如:

  • 社交媒体分析
  • 聊天机器人开发
  • 计数器
  • AI 性能优化

您将学习使用 R 中的编程来分析社交网络,使用 AWS 创建功能性聊天机器人,以及使用海量数据和机器学习技术改进 AI 模型。实习结束时,您将获得在以下领域应用先进工具和方法的实践经验:

  • 社交媒体分析
  • 对话界面
  • 人类与 AI 之间的协作

这个实用的、与行业相关的学习路径使你具备在社交计算、人工智能和数据驱动创新领域脱颖而出所需的技能。

应用学习项目

在这个专业中,学习者将通过实践项目应用他们在社会计算、社交网络分析、人工智能和机器学习领域的技能。这些项目包括以下任务:

  • 社交媒体数据收集和分析
  • 构建机器学习分类器
  • 聊天机器人开发

例如,学生可以从社交媒体平台提取数据、执行情感分析或构建分类器来预测特定结果,例如:

  • 葡萄酒质量
  • 社会趋势

学习者将通过应用以下技术来解决现实世界的问题:

  • 决策树
  • Logistic 回归
  • 随机森林

通过这些项目,他们将获得评估 AI 模型、人机交互和开发具有社会意识的 AI 应用程序的实践经验。这些项目反映了在将人类和机器智能相结合以做出更好决策方面所面临的真实挑战。

Details of the courses that make up the specialization

社交计算简介

课程 1 • 20 小时

课程详情
学习内容
  • 了解社交计算的基础知识及其与社交网络和分析的联系。
  • 分析社交网络如何影响通信、行为和社交互动。
  • 了解认知偏差如何影响在线行为和信息传播。
  • 探索游戏化如何提高用户积极性并改进社交计算应用程序。
您将获得的技能
  • 类别: 游戏化技术
  • 类别: 社交媒体分析
  • 类别: 数据收集与伦理
  • 类别: 认知偏差检测
  • 类别: 网络匹配分析
  • 类别: 社交媒体分析

课程 2 • 13 小时

课程详情
学习内容
  • 学习计算和解释用于识别社交网络上有影响力的交叉点的关键指标。
  • 获得应用统计模型来分析社交网络内的关系和动态的技能。
  • 了解基本社会理论如何塑造网络分析和对社会互动的解释。
您将获得的技能
  • 类别: 应用社会理论
  • 类别: 网络建设
  • 类别: R 中的数据分析
  • 类别: 统计模型
  • 类别: 中心性分析

使用人类进行 AI 训练

课程 3 • 22 小时

课程详情
学习内容
  • 学习构建和评估各种机器学习分类器和性能指标。
  • 控制计算和分类器共识 (IAA) 的含义,以实现数据一致性。
  • 了解如何使用 Amazon Mechanical Turk 规划和实施众筹任务。
  • 分析海量数据以改进机器学习模型并了解 AI 中的道德注意事项。
您将获得的技能
  • 类别: 人工智能和众筹中的道德考虑
  • 类别: 分类器共识分析 (IAA)
  • 类别: 数据收集与分析
  • 类别: 机器学习基础知识
  • 类别: 众筹技术

聊天机器人

课程 4 • 13 小时

课程详情
学习内容
  • 探索聊天机器人的历史和原理,提高您对其设计和功能的理解。
  • 使用 BERT 构建和评估用于文本分类任务的机器学习分类器。
  • 获得使用 AWS Chatbot 服务创建和配置功能聊天机器人的实践经验。
您将获得的技能
  • 类别: AWS Chatbot 应用程序
  • 类别: 聊天机器人设计原则
  • 类别: 协作故障排除
  • 类别: 机器学习分类器
  • 类别: 绩效指标的计算