Btec international level 3 it specification

Learning aim C: Develop an AI solution to meet identified needs 
C1 AI models 
•
The selection and application AI models to meet project requirements. 
•
Categorising the model required by input: 
o
supervised learning (classification, regression) 
o
unsupervised learning (clustering, dimensionality reduction). 
•
Categorising the model by required output: 
o
number (regression) 
o
class (classification) 
o
a set of groups (clustering) 
o
main features in complex data (dimensionality reduction). 
•
Application and use of models for 
regression
problems including: 
o
linear regression 
o
logistic regression 
o
ARIMA (autoregressive integrated moving average). 
•
Application and use of models for 
classification
problems including: 
o
SVM (support vector machines) 
o
trees and forests 
o
Bayesian methods. 
•
Application and use of models for 
clustering
problems including 
o
K-means 
o
PCA (principal components analysis). 
•
Application and use of models for anomaly detection, e.g. K-nearest
neighbour (KNN). 
•
The uses, benefits and drawbacks of neural networks. 

---

U
NIT 
21:
I
NTRODUCTION TO 
A
RTIFICIAL 
I
NTELLIGENCE 
(AI) 
Pearson BTEC International Level 3 Qualifications in Information Technology –
Specification – Issue 3 – September 2022 © Pearson Education Limited 2022 
292 
C2 Tools for the development AI solutions 
•
Select and apply appropriate tools for the development of AI solutions. 
•
Application of explainable AI (XAI) and the use of visualisation and 
dashboarding tools to present results, processes outputs in a transparent
and meaningful way. 
•
Computer programming and scripting languages for coding solutions,
e.g. Python, Lisp, R, Java. 
•
Libraries and frameworks, e.g. TensorFlow, OpenNN, OpenCV, Weka,
Apache Hadoop. 
•
Use of tools provided by integrated development environments and related 
code development tools, including: 
o
code and syntax highlighting 
o
code completion 
o
interpreter/compiler 
o
debugger 
o
code management platform/repository (Git) integration. 
•
Cloud computing to provision scalable resources for data and processing,
e.g. Azure AI, Amazon SageMaker, Google AI. 

---

U
NIT 
21:
I
NTRODUCTION TO 
A
RTIFICIAL 
I
NTELLIGENCE 
(AI) 
Pearson BTEC International Level 3 Qualifications in Information Technology –
Specification – Issue 3 – September 2022 © Pearson Education Limited 2022 
293