Об этом курсе

Недавно просмотрено: 8,038
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
100% онлайн
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Курс 4 из 6 в программе
Гибкие сроки
Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.
Продвинутый уровень
Прибл. 14 часов на выполнение
Английский

от партнера

Placeholder

IBM

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1

Неделя 1

7 ч. на завершение

Model Evaluation and Performance Metrics

7 ч. на завершение
6 видео ((всего 18 мин.)), 19 материалов для самостоятельного изучения, 6 тестов
6 видео
Evaluation Metrics2мин
Introduction to Predictive Linear and Logistic Regression3мин
Linear Models4мин
Watson Natural Language Understanding Service Overview3мин
Case Study Introduction1мин
19 материалов для самостоятельного изучения
Evaluation Metrics: Through the Eyes of our Working Example3мин
Evaluation Metrics3мин
Regression Metrics5мин
Classification Metrics10мин
Multi-class and Multi-label Metrics3мин
Model Performance: Through the Eyes of our Working Example3мин
Generalizing Well to Unseen Data3мин
Model Plots, Bias, Variance4мин
Relating the Evaluation Metric to a Business Metric4мин
Linear Models: Through the Eyes of our Working Example3мин
Generalized Linear Models5мин
Linear and Logistic Regression5мин
Regularized Regression3мин
Stochastic Gradient Descent Classifier3мин
Watson Natural Language Understanding: Through the eyes of our Working Example3мин
Watson Developer Cloud Python SDK10мин
Performance and Business Metrics: Through the Eyes of our Working Example3мин
Getting Started with Performance and Business Metrics Case Study (Hands-on)
Summary/Review10мин
6 практических упражнений
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
End of Module Quiz10мин
Неделя
2

Неделя 2

6 ч. на завершение

Building Machine Learning and Deep Learning Models

6 ч. на завершение
5 видео ((всего 15 мин.)), 14 материалов для самостоятельного изучения, 5 тестов
5 видео
Introduction to Tree Based Methods2мин
Neural Networks2мин
Introduction to neural networks4мин
IBM Watson Visual Recognition Overview2мин
14 материалов для самостоятельного изучения
Tree-based Methods: Through the Eyes of our Working Example3мин
Decision Trees4мин
Bagging and Random Forests4мин
Boosting2мин
Ensemble Learning4мин
Neural networks: Through the eyes of our Working Example3мин
Multilayer perceptron (MLP)4мин
Neural network architectures4мин
On interpretability2мин
Watson Visual Recognition: Through the Eyes of our Working Example3мин
Watson Developer Cloud Python SDK10мин
TensorFlow: Through the Eyes of our Working Example3мин
Getting Started with Convolutional Neural Networks and TensorFlow (Hands-on)
Summary/Review10мин
5 практических упражнений
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
Check for Understanding30мин
End of Module Quiz10мин

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе AI WORKFLOW: MACHINE LEARNING, VISUAL RECOGNITION AND NLP

Посмотреть все отзывы

Специализация IBM AI Enterprise Workflow: общие сведения

IBM AI Enterprise Workflow

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.