Об этом курсе
Недавно просмотрено: 6,252

Курс 4 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 9 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: This course requires 7.5 to 9 hours of study....

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

Курс 4 из 6 в программе

100% онлайн

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкие сроки

Назначьте сроки сдачи в соответствии со своим графиком.

Продвинутый уровень

Прибл. 9 часа на выполнение

Предполагаемая нагрузка: This course requires 7.5 to 9 hours of study....

Английский

Субтитры: Английский

Программа курса: что вы изучите

Неделя
1
4 ч. на завершение

Model Evaluation and Performance Metrics

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 материала 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 практического упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz10мин
Неделя
2
3 ч. на завершение

Building Machine Learning and Deep Learning Models

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 материала 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 практического упражнения
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
Check for Understanding2мин
End of Module Quiz10мин

Преподаватели

Avatar

Mark J Grover

Digital Content Delivery Lead
IBM Data & AI Learning
Avatar

Ray Lopez, Ph.D.

Data Science Curriculum Leader
IBM Data & Artificial Intelligence

О IBM

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

Специализация IBM AI Enterprise Workflow: общие сведения

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

Часто задаваемые вопросы

  • Зарегистрировавшись на сертификацию, вы получите доступ ко всем видео, тестам и заданиям по программированию (если они предусмотрены). Задания по взаимной оценке сокурсниками можно сдавать и проверять только после начала сессии. Если вы проходите курс без оплаты, некоторые задания могут быть недоступны.

  • Записавшись на курс, вы получите доступ ко всем курсам в специализации, а также возможность получить сертификат о его прохождении. После успешного прохождения курса на странице ваших достижений появится электронный сертификат. Оттуда его можно распечатать или прикрепить к профилю LinkedIn. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.