Профессиональная сертификация: общие сведения

Недавно просмотрено: 134,082
The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer.
Карьерные результаты учащихся
38%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
18%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень
Прибл. 8 месяцев на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский
Карьерные результаты учащихся
38%
Начали новую карьеру, пройдя этот продукт (Специализация).
18%
Стали больше зарабатывать или получили повышение.
Сертификат, ссылками на который можно делиться с другими людьми
Получите сертификат по завершении
Только онлайн-курсы
Начните сейчас и учитесь по собственному графику.
Гибкий график
Установите гибкие сроки сдачи заданий.
Промежуточный уровень
Прибл. 8 месяцев на выполнение
Около 3 ч/неделю
Английский
Субтитры: Английский

Профессиональная сертификация включает несколько курсов: 6

Курс1

Курс 1

Машинное обучение с использованием Python

4.7
звезд
Оценки: 8,970
Рецензии: 1,429
Курс2

Курс 2

Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark

3.9
звезд
Оценки: 842
Рецензии: 210
Курс3

Курс 3

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras

4.7
звезд
Оценки: 628
Рецензии: 119
Курс4

Курс 4

Deep Neural Networks with PyTorch

4.4
звезд
Оценки: 577
Рецензии: 125

от партнера

Логотип IBM

IBM

Часто задаваемые вопросы

  • Эта специализация не приравнивается к зачету в университетах, однако некоторые вузы принимают сертификаты на свое усмотрение. Дополнительную информацию уточняйте в своем деканате. Онлайн-дипломы и сертификаты Mastertrack™ от Coursera позволяют получить зачеты.

  • Когда вы оформите подписку, начнется семидневный бесплатный пробный период, в течение которого подписку можно отменить без штрафа. По истечении этого срока вы не сможете вернуть средства, но сможете отменить подписку в любой момент. Ознакомьтесь с нашей политикой возврата средств.

  • Да! Чтобы начать, нажмите карточку интересующего вас курса и зарегистрируйтесь. Зарегистрировавшись, вы можете пройти курс, чтобы получить сертификат, ссылкой на который можно делиться с другими людьми. Просто ознакомиться с содержанием курса можно бесплатно. При подписке на курс, входящий в сертификацию, вы автоматически подписываетесь на всю сертификацию. Ход учебы можно отслеживать в панели управления учащегося.

  • Это полностью дистанционный курс, потому вам не нужно ничего посещать. Все лекции, материалы для самостоятельного изучения и задания доступны всегда и везде по Интернету и с мобильных устройств.

  • This Professional Certificate pre-requisties the following skills:

    • High School Mathematics or Math for Machine Learning

    It is highly recommended that you complete either or both of the following Professional Certificates before starting this one:

  • It is highly recommended to complete the courses in the suggested order.

  • At this time there is no university credit for completing courses in this specialization.

  • Upon completing this Professional Certificate you will be able to:

    • Describe what is Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) & Neural Networks
    • Explain ML algorithms including Classification, Regression, Clustering, and Dimensional Reduction
    • Implement Supervised and Unsupervised ML models using scipy and scikitlearn
    • Express how Apache Spark works and how to perform Machine Learning on Big Data
    • Deploy ML Algorithms and Pipelines on Apache Spark
    • Demonstrate an understanding of Deep Learning models such as autoencoders, restricted Boltzmann machines,  convolutional networks, recursive neural networks, and recurrent networks
    • Build deep learning models and neural networks using the Keras library
    • Utilize the PyTorch library for Deep Learning applications and build Deep Neural Networks
    • Explain foundational TensorFlow concepts like main functions, operations & execution pipelines
    • Apply deep learning using TensorFlow and perform backpropagation to tune the weights and biases
    • Determine what kind of deep learning method to use in which situation and build a deep learning model to solve a real problem
    • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.