moduuli #1 Johdatus kognitiiviseen tietojenkäsittelyyn Yleiskatsaus kognitiiviseen tietojenkäsittelyyn, sen kehitykseen ja sovelluksiin
moduuli #2 Tekoäly ja koneoppiminen Tekoälyn ja ML:n perusteet, ML-tyypit ja niiden rooli kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä
moduuli #3 Kognitiivinen laskenta-arkkitehtuuri Kognitiivisen laskenta-arkkitehtuurin komponentit ja kerrokset, mukaan lukien anturit, käsittely ja analytiikka
moduuli #4 Natural Language Processing (NLP) NLP:n perusteet, tekstianalyysi ja kielen ymmärtäminen
moduuli #5 Computer Vision Tietokonenäön perusteet, kuvankäsittely ja objektien tunnistaminen
moduuli #6 Kognitiivisen laskennan koneoppiminen Kognitiivisen tietojenkäsittelyn ohjatut ja valvomattomat ML-tekniikat, mukaan lukien hermoverkot ja syväoppiminen
moduuli #7 Tietojenkäsittely ja analytiikka Big data, NoSQL-tietokannat ja analytiikka kognitiiviseen tietojenkäsittelyyn
moduuli #8 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja esineiden internet (IoT) IoT:n rooli kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä, anturien integroinnissa ja reunassa tietojenkäsittely
moduuli #9 Kognitiivinen tietojenkäsittely terveydenhuollossa Kognitiivisen tietojenkäsittelyn sovellukset terveydenhuollossa, mukaan lukien lääketieteellinen kuvantaminen ja henkilökohtainen lääketiede
moduuli #10 Kognitiivinen tietojenkäsittely rahoituksessa Kognitiivisen tietojenkäsittelyn sovellukset rahoituksessa, mukaan lukien riskianalyysi ja portfolio hallinta
moduuli #11 Kognitiivinen tietojenkäsittely asiakaspalvelussa Kognitiivisen tietojenkäsittelyn sovellukset asiakaspalvelussa, mukaan lukien chatbotit ja virtuaaliassistentit
moduuli #12 Cognitive Computing for Cybersecurity Kognitiivisen tietojenkäsittelyn sovellukset kyberturvallisuudessa, mukaan lukien uhkien havaitseminen ja poikkeamien tunnistaminen
moduuli #13 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja robotiikka Kognitiivisen tietojenkäsittelyn ja robotiikan integrointi, mukaan lukien autonomiset järjestelmät ja ihmisen ja robotin välinen vuorovaikutus
moduuli #14 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja etiikka Kognitiivisen tietojenkäsittelyn eettiset näkökohdat, mukaan lukien harha avoimuus ja vastuullisuus
moduuli #15 Kognitiivisen laskennan alustat ja työkalut Yleiskatsaus suosituista kognitiivisista laskenta-alustoista ja -työkaluista, mukaan lukien IBM Watson, Google Cloud AI ja Microsoft Azure Cognitive Services
moduuli #16 Kognitiivisten tietojenkäsittelysovellusten kehittäminen Suunnitteluperiaatteet ja parhaat käytännöt kognitiivisten tietojenkäsittelysovellusten rakentamiseen
moduuli #17 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja pilvi Pilvilaskenta kognitiivista tietojenkäsittelyä varten, mukaan lukien skaalautuvuus, luotettavuus ja turvallisuusnäkökohdat
moduuli #18 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja Edge Computing Kognitiivisen laskennan reunalaskenta, mukaan lukien reaaliaikainen käsittely ja viiveen vähentäminen
moduuli #19 Kognitiivinen laskenta ja selitettävyys Selitettävyys ja tulkittavuus kognitiivisessa laskennassa, mukaan lukien mallien läpinäkyvyys ja vastuullisuus
moduuli #20 Kognitiivinen laskeminen ja siirtooppiminen Siirtooppiminen kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä, mukaan lukien verkkotunnuksen mukauttaminen ja tiedon siirto
moduuli #21 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja vahvistusoppiminen Kognitiivisen tietojenkäsittelyn oppimisen vahvistaminen, mukaan lukien Markovin päätöksentekoprosessit ja palkitsemistoiminnot
moduuli #22 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja generatiiviset mallit Generatiiviset mallit kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä, mukaan lukien GANit ja VAE:t
moduuli #23 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja aktiivinen oppiminen Aktiivinen oppiminen kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä, mukaan lukien in-the-loop- ja verkko-oppiminen
moduuli #24 Kognitiivinen tietojenkäsittely ja ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutus Ihmisen ja tietokoneen välinen vuorovaikutus kognitiivisessa tietojenkäsittelyssä, mukaan lukien käyttökokemus ja käyttöliittymäsuunnittelu
moduuli #25 Kurssin yhteenveto ja johtopäätökset Kognitiivisen tietojenkäsittelyn uran tulevien vaiheiden suunnittelu
