課程采用解決問題式的方法，并使用來自業(yè)界的特定案例研究教學。參與者需要具有探索性的思維方式，并愿意學習課堂材料之外的知識。

課程包含處理大型物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)集，通常來說，我們的目標是為您提供可以在物聯(lián)網(wǎng)應用之外使用的 TensorFlow、Keras 和人工智能等技能。Python 是本課程的主要語言，雖然我們不期望您完全熟悉它，但我們希望您有編程背景。

這不是一門學術(shù)課程，我們專注于基于技能/商業(yè)的產(chǎn)品，但參與者應該對數(shù)學有所了解。

本課程通過以下主題探討物聯(lián)網(wǎng)分析的問題解決方法：

? 概念：人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的原則和基礎(chǔ)

? 基于人工智能的物聯(lián)網(wǎng)垂直應用方法

? 深度學習

? 強化學習

? 無監(jiān)督學習、生成對抗網(wǎng)絡和自動編碼器

? 包括人工智能模型的持續(xù)改進和交付的端到端問題解決方法

? 機器人

? 基于云技術(shù)的人工智能實施 - Azure 和亞馬遜

? 自動駕駛汽車

? 時間序列

? 編程沖刺

Vibhu Gautam 于 2017 年在物聯(lián)網(wǎng)課程中學習數(shù)據(jù)科學，目前在 Micron Memory Japan 公司擔任數(shù)據(jù)科學家。

課程將在牛津大學和網(wǎng)上進行。最低出勤率要求為 75％。

?每周星期六在牛津大學線下學習 3 到 6 個小時（通常從 10:30 開始）

?每周星期二 1 至 2 小時在線學習（通常從 19:00 開始）。

?除上述時間外，我們建議您每周保證大約 10 - 12 小時的學習時間。 

您將得到導師的全力支持，每周回答您的問題。導師還將在課程期間提供一對一的輔導。

限定參與者的數(shù)量能夠確保所有參加該課程的人獲得最大可能的價值。

第一學期

? 數(shù)據(jù)科學、人工智能和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)：第 1 部分（Ajit Jaokar）

? 用于數(shù)據(jù)科學的 Python、Tensorflow 和 Keras（Peter Marriott、Ajit Jaokar）

? 人工智能沖刺簡介（Cheuk Ting Ho、Barend Botha）數(shù)據(jù)科學、人工智? 能和物聯(lián)網(wǎng)的基礎(chǔ)：第 2 部分（Ajit Jaokar）

? 零售案例研究 - 和鍛煉（Devrim Sonmez）

? 無監(jiān)督學習、表征學習和生成性對抗網(wǎng)絡（Hamaad Shah）

? 英特爾 movidius（Roy Allela）

? 人工智能物聯(lián)網(wǎng)和邊緣的實施 - Azure 人工智能（Paul Foster）

? 行業(yè)用例（Paul Clarke）

? 人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和邊緣的實施 - 亞馬遜人工智能（Claudiu Pasa）

第二學期 

? 機器人學與人工智能（Ajit Jaokar和Saed Hussein博士）

? 使用 Unity 3D 機器學習進行強化學習（Ajit Jaokar）

? 谷歌與人工智能（羅伯托巴貝羅）

? 端到端深度學習框架（Amy Boyd）

? Azure BI 上的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)可視化（David Moss）

? 時間序列—單變量、多變量和 LSTM （Jean Jacques Bernard）

? Nvidia Jetson 與深入學習（Bojan Komazec）

? 在云和移動設備上實施網(wǎng)絡安全算法（Kitsune）（Raj Sharma、Ajit Jaokar）

? 自動駕駛汽車和情感計算（Parham Vasaiely、Ajit Jaokar）

? 情緒研究與人工智能（Maria Pocovi、Sophie MacLaren、Ajit Jaokar）

（請注意，本頁列出的課程提綱和講師基于 2018 - 19 冬季課程，課程開發(fā)過程中可能會進行修訂。）

以下教科書均包含在課程費用中：

?《Python 機器學習：使用 Python、scikit-learn 和 TensorFlow 進行機器學習和深度學習》（Sebastian Raschka、Vahid Mirjalili / Packt Publishing，第 2 版，2017）

?《敏捷數(shù)據(jù)科學 2.0》（Russell Jurney / 第二修訂版，O'Reilly 2017）

?《Python 時間序列預測的深度學習：使用 MLP、CNN 和 LSTM 預測未來》（Jason Brownlee）

? 使用 Python 掌握機器學習的六個步驟：使用 Python 進行預測數(shù)據(jù)分析的實用實施指南（Manohar Swamynathan / 1st edition，Apress，2017）

? 可能會增加其他教材。請注意，您將收到一些數(shù)字格式的書籍。

證書示例

滿足課程要求的參加者將獲得課程證書。所示示例僅供參考，將顯示所參加的課程和日期。如果想在課程結(jié)束時收到證書，您需要：

?  在牛津課堂上達到最低出席率 75％。

? 回答所有每周學習測驗（這些是為確保您理解每個單元中的材料而設計的簡短測驗）。

? 完成布置的短練習。

Ajit 的工作涉及與人工智能（AI）、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）、預測分析和移動性相關(guān)的研究、創(chuàng)業(yè)和學術(shù)。

Ajit 目前是生物信息學領(lǐng)域的數(shù)據(jù)科學家。他的工作重點包括時間序列、邊緣計算和序列深度學習。

除牛津大學外，他還曾在倫敦經(jīng)濟學院、馬德里大學、哈佛肯尼迪學院參與教學/學術(shù)課程。

Ajit 在 KDnuggets 博客和 Data Science Central 社區(qū)上發(fā)表了大量文章，他的著作《物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)科學》被選為斯坦福大學的課程書。

他被列為 Data Science Central 社區(qū)的前 16 名影響者，被 KDnuggets 評為前 100 名博主，被物聯(lián)網(wǎng)中心評為前 50 名，以及被物聯(lián)網(wǎng)研究所評為推特前 50 的物聯(lián)網(wǎng)影響者，在其中排名第 19 位。

自 1999 年以來，Ajit 一直參與各種移動、電信和物聯(lián)網(wǎng)項目，包括戰(zhàn)略分析、開發(fā)、研究、咨詢和項目管理。

2009 年，他被提名擔任世界經(jīng)濟論壇的互聯(lián)網(wǎng)未來理事會會長。2016 年，他參與了世界經(jīng)濟論壇的系統(tǒng)性風險理事會（物聯(lián)網(wǎng)、無人機等）。他曾在阿姆斯特丹和利物浦等城市與智慧城市項目合作，擔任市長級顧問。Ajit 參與了基于物聯(lián)網(wǎng)的 webinos 項目（Fp7 項目）。2005 年 5 月，他創(chuàng)立了 OpenGardens 博客，該博客在業(yè)界廣受尊重。他曾在移動世界大會（4 次）、CTIA、CEBIT、Web 2.0 博覽會、歐洲議會、斯坦福大學、麻省理工學院斯隆管理學院、弗勞恩霍夫 FOKUS、圣加侖大學進行講話和發(fā)言。他還參與了跨大西洋技術(shù)政策討論。

Cezar Ionescu 博士是牛津大學繼續(xù)教育系數(shù)據(jù)科學副教授。他的主要興趣包括函數(shù)式編程、科學計算的正確性和機器學習算法，以及計算科學在教育中的作用。

Peter Marriott 在生產(chǎn)系統(tǒng)方面擁有超過 25 年的數(shù)據(jù)庫和軟件開發(fā)經(jīng)驗。他職業(yè)生涯的主要工作重點是處理數(shù)據(jù)，致力于業(yè)務系統(tǒng)開發(fā)，賦予數(shù)據(jù)有用性和高性價比的可獲得性。

13 年前，他創(chuàng)立了 Catalyst Computing Services 咨詢公司，與各種市場領(lǐng)域的廣泛客戶合作。他們在 2006 年啟動了第一個物聯(lián)網(wǎng)項目。Peter 參與了物聯(lián)網(wǎng)整個項目開發(fā)周期的工作：包含概念的原型驗證、設計系統(tǒng)架構(gòu)、 開發(fā)、部署和培訓支持人員。

Peter 為客戶提供云計算和數(shù)據(jù)庫技術(shù)培訓課程，為本科生提供職業(yè)講座，并在各種信息技術(shù)用戶社群中發(fā)表演講。

JJ Bernard 擁有 Ecole Centrale de Marseille 的工程碩士學位和劍橋大學的 MBA 學位。他獲得了六西格瑪黑帶認證。

他目前在 Oracle 公司擔任戰(zhàn)略顧問，為客戶提供有關(guān)其業(yè)務戰(zhàn)略的技術(shù)投資建議。

在此之前，他曾擔任麥肯錫公司子公司 Orphoz 的項目經(jīng)理，專注于定義和執(zhí)行轉(zhuǎn)型項目。他曾在制造業(yè)、快速消費品、公共部門、煉鋼、采礦、醫(yī)療保健和自動化等多種領(lǐng)域中工作。

他還曾在埃森哲為金融服務行業(yè)和公共部門的商業(yè)和IT轉(zhuǎn)型項目工作。 

Claudiu 是一位資深專家，在戰(zhàn)略、業(yè)務分析、數(shù)據(jù)驅(qū)動的決策系統(tǒng)和大規(guī)模技術(shù)轉(zhuǎn)換方面擁有 20 年的經(jīng)驗。他目前是歐洲、中東和非洲亞馬遜網(wǎng)絡服務物聯(lián)網(wǎng)的業(yè)務發(fā)展負責人。

他在物聯(lián)網(wǎng)/機器到機器技術(shù)和使用計算平臺的數(shù)字化轉(zhuǎn)型方面擁有豐富的經(jīng)驗，如數(shù)字客戶體驗和數(shù)字流程到全新的精益企業(yè)業(yè)務模式。

Claudiu 擁有經(jīng)濟學學位、EMBA 學位和計算機科學碩士學位，專注于數(shù)據(jù)分析和專家系統(tǒng)/人工智能。

Paul Clarke 是 Ocado 公司的首席技術(shù)官，Ocado 是全球最大的在線雜貨零售商。

Paul 于 2006 年加入 Ocado。在為模擬和移動開發(fā)建立新團隊之后，Paul 隨后在公司共同開發(fā)的移動應用程序?qū)耀@殊榮。在他目前的職位上，Paul 負責領(lǐng)導 Ocado Technology 其中的 950 多名軟件工程師和其他 IT 專家，負責構(gòu)建為 Ocado 提供支持的所有軟件和 IT 基礎(chǔ)架構(gòu)以及 Morrisons 的線上食品業(yè)務。

Paul 曾在牛津大學圣約翰學院就讀物理學，然后進入計算機行業(yè)。他曾從事軟件工程、咨詢、臨時管理，以及在許多軟件初創(chuàng)公司供職。

Devrim Sonmez 是一位優(yōu)秀的高管和企業(yè)家，擁有超過 19 年的數(shù)字技術(shù)與各行業(yè)的交叉經(jīng)驗，超過 10 年的執(zhí)行董事會經(jīng)驗，并曾在確保價值超過 1.7 億美元的技術(shù)并購交易中發(fā)揮戰(zhàn)略性作用。

2013 年，他成為 Blesh 公司的首席執(zhí)行官兼聯(lián)合創(chuàng)始人，該公司是物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的一個創(chuàng)新的開端，通過自主研發(fā)開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)平臺和解決方案，屢獲殊榮。它是全球頂級的5家近距離移動解決方案提供商之一，自 2014 年以來被認為是 Google 物理網(wǎng)絡技術(shù)的首家全球信標解決方案提供商，技術(shù)出口超過30個國家。

他目前仍是 Blesh 的聯(lián)合創(chuàng)始人和董事會成員。除了這些職位外，Sonmez 先生還參與了多家公司和協(xié)會的董事會，其中包括享有盛譽的 TUBISAD（土耳其信息工業(yè)家協(xié)會）、English Ninjas（致力于英語實踐的創(chuàng)新移動創(chuàng)業(yè)公司）和 IOT.ATL。IOT.ATL是美國亞特蘭大地鐵商會的一個項目，旨在推動該地區(qū)在物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品和軟件蓬勃發(fā)展的行業(yè)中的技術(shù)領(lǐng)域的發(fā)展。他的影響力在這些協(xié)會的發(fā)展和成功中發(fā)揮著不可或缺的作用。

Devrim 擁有安卡拉的土耳其大學數(shù)學學士學位，1998 年畢業(yè)于中東技術(shù)大學，2005 年畢業(yè)于伊斯坦布爾的科奇大學，獲得工商管理碩士學位。

自 1994 年加入微軟以來，Paul Foster 一直致力于為廣泛的行業(yè)和客戶提供技術(shù)和戰(zhàn)略指導，圍繞創(chuàng)造性地使用與其業(yè)務需求相關(guān)的技術(shù)進行研究。

Paul 目前是微軟的首席軟件工程師。作為歐洲公認的優(yōu)秀公共演講者，他花了大量時間研究技術(shù)前沿、為智能設備、云計算、教育和應用程序開發(fā)等主題提供領(lǐng)導力和靈感。

Paul 目前專注于構(gòu)建下一代傳感器網(wǎng)絡，能夠自動收集來自不同來源的數(shù)據(jù)，以及如何啟用對這些數(shù)據(jù)的創(chuàng)造性分析，從而開啟感知的新時代。

Surya 正在倫敦帝國理工學院攻讀電子工程碩士學位，專攻機器學習和嵌入式系統(tǒng)。他在一家生物技術(shù)創(chuàng)業(yè)公司開始了他的數(shù)據(jù)科學之旅，致力于描述何定義帕金森病患者的手顫行為，從而調(diào)整產(chǎn)品的控制算法（穩(wěn)定震顫）。去年夏天，他一直致力于在 Android 上實現(xiàn)基于神經(jīng)網(wǎng)絡的應用程序。

他還在倫敦的谷歌開發(fā)者小組（Google Developer Group）中領(lǐng)導研討會和活動，尤其關(guān)注機器 Tensorflow 等學習框架。

Surya 經(jīng)常在帝國理工學院的機器人實驗室研究嵌入式硬件和軟件。

Barend Botha 是一位在英國的顧問，主要從事數(shù)據(jù)可視化領(lǐng)域的工作。

他致力于研究數(shù)據(jù)分析和可視化在物聯(lián)網(wǎng)垂直領(lǐng)域與人工智能相結(jié)合在未來發(fā)展?jié)摿妥饔?，以及為企業(yè)和消費者提供的產(chǎn)品和見解。

他充分利用過去在各個領(lǐng)域和學科的研究、設計、開發(fā)、管理和營銷方面的經(jīng)驗。

Bojan Komazec 在 IT 行業(yè)擁有超過 13 年的經(jīng)驗。他目前擔任 Avast Software 的高級軟件工程師，負責開發(fā)各種安全和隱私產(chǎn)品。

Bojan 感興趣的領(lǐng)域包含代碼重構(gòu)、網(wǎng)絡安全以及人工智能和物聯(lián)網(wǎng)。他是多個 IT Meetup 小組的活躍博主和演講者，他喜歡分享經(jīng)驗和知識。

Bojan 學習電氣工程和電信，并于 2004 年獲得塞爾維亞諾維薩德大學的碩士學位。

Cheuk 是一位數(shù)據(jù)科學家，在時間序列預測領(lǐng)域擁有豐富的經(jīng)驗，包括 ARIMA 和 Holt-Winters 模型。

她同時研究機器學習和深度學習模型，并為 Pandas 和 Dateutil 等開源項目做出了貢獻。 

她擁有強大的學術(shù)和研究背景，是香港最優(yōu)秀的 0.4％ 學生之一。

Hamaad 是一位首席數(shù)據(jù)科學家，擁有應用于銀行和保險的機器學習和定量分析方面的專業(yè)知識和經(jīng)驗。他在深度學習和貝葉斯推理等機器學習領(lǐng)域擁有豐富的專業(yè)知識，適用于各種金融服務用例，如資產(chǎn)負債管理（ALM）和精算定價等金融服務用例。Hamaad 擁有倫敦政治經(jīng)濟學院（LSE）的應用數(shù)學碩士學位和曼徹斯特大學的經(jīng)濟學學士學位。

Roy Allela 是英特爾人工智能和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)推廣人員。他也是一位英特爾創(chuàng)新者，對應用新生技術(shù)解決日常問題充滿熱情。

他是皇家工程院 2018 年創(chuàng)新獎學金領(lǐng)導者（LIF Fellow），以及 2017 年美國機械工程師協(xié)會 ISHOW 競賽的全球冠軍。

他擁有內(nèi)羅畢大學的微處理器技術(shù)和儀器學專業(yè)背景。

Amy Boyd 是微軟的云開發(fā)者倡導者，獲得了計算機科學學位，完成了自然語言處理/機器學習的研究項目以及微軟搜索引擎 Bing 的實習。

Amy 熱衷于數(shù)據(jù)科學和機器學習，她在微軟擔任的職位使她能夠在數(shù)據(jù)科學的許多不同領(lǐng)域（可視化、機器學習、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)）工作，并與全球客戶合作開展項目。

她作為開發(fā)者倡導者的角色能夠通過提供內(nèi)容、學習和示例代碼幫助開發(fā)人員與微軟一道合作圍繞 Microsoft Azure，特別是 Azure 人工智能服務進行互動。

Roberto Barbero 出生于西班牙薩拉曼卡，并在那里攻讀計算機科學碩士學位，專攻人工智能。他曾在 JP Morgan、Veritas Software、Hewlett-Packard、VMware 和 Salesforce 等公司任職。他目前是谷歌支持 EMEA 客戶的物聯(lián)網(wǎng)專家。

Jakub Langr 畢業(yè)于牛津大學，并在牛津大學的計算服務院任教。他從 2013 年開始從事數(shù)據(jù)科學工作，最近開始擔任 Filtered.com 的數(shù)據(jù)科學技術(shù)主管和 Mudano 的研發(fā)數(shù)據(jù)科學家。Jakub 是曼寧出版社出版的《GANs in Action》的合著作者，這本書是市場上目前唯一一本關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡（GAN）的書。Jakub 還在伯明翰大學參與設計并教授數(shù)據(jù)科學課程。

Dan Howarth 熱衷于將機器學習應用于現(xiàn)實中的問題和機遇。他認為，任何技術(shù)解決方案都必須以強大的商業(yè)案例、價值主張和利益相關(guān)者的支持為基礎(chǔ)，以便在商業(yè)環(huán)境中取得成功。

Dan 目前在 Altran 工程和研發(fā)咨詢機構(gòu)擔任數(shù)字部門的高級顧問/工程師。他之前曾在勞斯萊斯工作，致力于利用機器學習改善高價值零件的制造工藝。

他目前重點關(guān)注深度學習，特別是計算機視覺，以及如何通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)實時、大規(guī)模應用這些技術(shù)。他還專注于開發(fā)一個識別和開發(fā)業(yè)務中的機器學習機會的框架。

除了編程和機器學習領(lǐng)域的資質(zhì)，Dan 還是英國西南部最大的繼續(xù)教育機構(gòu)——布里斯托爾市學院的特許管理會計師和主管。

Maria Pocovi 是 Emotion Research LAB 的首席執(zhí)行官和創(chuàng)始人。Emotion Research LAB 是一家計算機視覺公司，致力于探索機器如何理解人類的情感。自 2014 年以來，該公司為實時應用提供面部情感識別算法以及在線和本地解決方案。

Maria 熱衷于將人類技術(shù)互動以及將新應用推向市場，認為這有助于公司在設備上實現(xiàn)情感感知，為品牌做好準備，為客戶提供下一代服務、產(chǎn)品和體驗。

Maria 畢業(yè)于西班牙 ESIC 大學市場營銷和工商管理專業(yè)，擁有瓦倫西亞天主教大學工商管理碩士學位和馬德里歐洲大學 MBE 學位。

作為正念培訓師、教練和顧問，Sophie 在全球范圍內(nèi)與公共和私營部門的新興和高級領(lǐng)導人合作。她專注于創(chuàng)建正念和領(lǐng)導力的定制計劃，以滿足個人、團體和組織的特定需求和利益。

Concepcion（Conchita）Diaz 是谷歌的大數(shù)據(jù)和機器學習培訓師。

她在職業(yè)生涯的前 15 年里對教學技術(shù)和網(wǎng)絡充滿熱情，在不同國家（西班牙、英國、布魯塞爾、德國、荷蘭、比利時、葡萄牙、意大利、波蘭、俄羅斯、拉脫維亞、美國）培訓人數(shù)超過 5000，主要培訓內(nèi)容是設計和優(yōu)化他們的網(wǎng)絡。在此期間，她還撰寫了 10 本IT教育手冊，適用于歐洲各地的 LAN / WAN 網(wǎng)絡、IP 電話和數(shù)據(jù)安全。在此期間，她成為世界上僅有的擁有 6 項有效的 CCIE 認證的 5 人之一。

Saed Hussain 在 Thales UK 擔任研發(fā)科學家已有2年。他目前是 Thales UK 航空業(yè)務的數(shù)字技術(shù)主管，負責推動數(shù)據(jù)驅(qū)動技術(shù)和人工智能在行業(yè)中的應用。他熱衷于機器人、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能應用。他擁有神經(jīng)網(wǎng)絡應用博士學位和機器人技術(shù)學士學位（榮譽學位）。

Raj Sharma 在人工智能（機器學習和深度學習）、大數(shù)據(jù)（Cloudera / Hortonworks）、Databricks 和云技術(shù)（AWS / Azure / Google）領(lǐng)域的軟件咨詢方面擁有超過 15 年的經(jīng)驗。在 Royal Holloway，他參與了基于自動編碼器集合的商業(yè)智能網(wǎng)絡安全算法（Kitsune）的實施。Raj 還擁有使用 AWS / Azure / Google 、Python 和 Scala 中的 Spark ML 庫中用于訓練和測試算法的大數(shù)據(jù)管道的 GPU 創(chuàng)建的經(jīng)驗。他擁有強大的數(shù)學和統(tǒng)計學軟件工程背景。