Специализация: общие сведения
Недавно просмотрено: 6,066

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Продвинутый уровень

Прибл. 1 месяц на выполнение

Около 12 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский

Приобретаемые навыки

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

Только онлайн-курсы

Начните сейчас и учитесь по собственному графику.

Гибкий график

Установите гибкие сроки сдачи заданий.

Продвинутый уровень

Прибл. 1 месяц на выполнение

Около 12 ч/неделю

Английский

Субтитры: Английский

О специализации

Пройти курсы

Специализация Coursera — это серия курсов, помогающих в совершенстве овладеть определенным навыком. Можно сразу записаться на специализацию или просмотреть курсы, из которых она состоит и выбрать тот, с которого вы хотите начать. Подписываясь на курс, который входит в специализацию, вы автоматически подписываетесь на всю специализацию. Можно завершить всего один курс, а потом сделать паузу в обучении или в любой момент отменить подписку. Отслеживайте свои курсы и прогресс на панели управления учащегося.

Практический проект

В каждой специализации есть практический проект, который нужно успешно выполнить, чтобы завершить специализацию и получить сертификат. Если для практического проекта в специализации предусмотрен отдельный курс, прежде чем начать его, необходимо завершить все остальные курсы.

Получите сертификат

Когда вы пройдете все курсы и завершите практический проект, вы получите сертификат, которым можно поделиться с потенциальными работодателями и коллегами.

how it works

Специализация включает несколько курсов: 6

Курс1

AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

Курс2

AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

Курс3

AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

Курс4

AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

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....

Часто задаваемые вопросы

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

  • The entire specialization will require 35-40 hours of study.  Each of the 6 courses requires 4 to 9 hours of study each.

  • It is assumed you have a solid understanding of the following topics prior to starting this course: Fundamental understanding of Linear Algebra; Understanding of sampling, probability theory, and probability distributions; Knowledge of descriptive and inferential statistical concepts; General understanding of machine learning techniques and best practices; Practiced understanding of Python and the packages commonly used in data science: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Familiarity with IBM Watson Studio; Familiarity with the design thinking process. If you are unsure, Course 1 includes a Readiness Exam you can take to see if you are prepared.

  • You are STRONGLY encouraged to complete these courses in order as they are not individual independent courses, but part of a workflow where each course builds on the previous ones.  

  • Sorry, you will not.

  • By the end of this specialization you will be able to:

    1. Build an end to end AI solution. 

    2. Leverage Design Thinking as a framework to work through the translation of business goals into AI technical implementations.

    3. Bring together different capabilities such as Machine Learning, and specialized AI use cases.

    4. Leverage Python as the tool of choice for building AI models, while integrating IBM technologies to facilitate enterprise tasks such as cross-collaboration for the creation of machine learning models, employing out-of-the-box trained models for natural language processing and visual recognition, and deploying models to production.  

  • This specialization targets existing data science practitioners that have expertise building machine learning models, who want to deepen their skills on building and deploying AI in large enterprises. If you are an aspiring Data Scientist, this specialization is NOT for you as you need real world expertise to benefit from the content of these courses.

  • No. Most of the exercises may be completed with open source tools running on your personal computer. However, the exercises are designed with an enterprise focus and are intended to be run in an enterprise environment that allows for easier sharing and collaboration. Some of the exercises in this specialization are heavily focused on deployment and testing of machine learning models and use the IBM Watson tooling found on the IBM Cloud.

  • Yes. All IBM Cloud Data and AI services are based upon open source technologies.

  • The exercises in the course may be completed by anyone using the IBM Cloud "Lite" plan, which is free for use.

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.