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Virtuelles Programm von:Coursera |
Während des gesamten IBM Certified Professional Artificial Intelligence Engineering-Programms bauen Sie ein Portfolio von Projekten auf, die Ihre Beherrschung der Kursthemen unter Beweis stellen. Praktische Projekte vermitteln Ihnen praktische Kenntnisse über Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep-Learning-Frameworks wie SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch und Tensorflow.
Sie werden auch ein tiefgreifendes Abschlussprojekt absolvieren, bei dem Sie Ihre Fähigkeiten in Bezug auf künstliche Intelligenz und neuronale Netze auf eine reale Herausforderung anwenden und Ihre Fähigkeit zur Kommunikation von Projektergebnissen unter Beweis stellen.
Künstliche Intelligenz (KI) revolutioniert ganze Branchen und verändert die Art und Weise, wie Unternehmen aller Branchen Daten nutzen, um Entscheidungen zu treffen.
Um wettbewerbsfähig zu bleiben, benötigen Unternehmen qualifizierte KI-Ingenieure, die modernste Methoden wie Algorithmen für maschinelles Lernen und neuronale Deep-Learning-Netzwerke zur Bereitstellung von Daten einsetzen. Umsetzbare Informationen für Ihr Unternehmen. Dieses 6-Gänge-Berufszertifikat soll Sie mit den Werkzeugen ausstatten, die Sie für eine erfolgreiche Karriere als KI- oder ML-Ingenieur benötigen.
Sie beherrschen die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens und des Deep Learning, einschließlich überwachtem und unüberwachtem Lernen, mithilfe von Programmiersprachen wie Python.
Sie wenden beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen und Deep Learning wie SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch und Tensorflow auf Branchenprobleme im Zusammenhang mit Objekterkennung, Computer Vision, Bild- und Videoverarbeitung, Textanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Empfehlungssystemen an. und andere Arten von Klassifikatoren.
Durch praktische Projekte erwerben Sie grundlegende datenwissenschaftliche Fähigkeiten, um Algorithmen für maschinelles Lernen auf Big Data mit Apache Spark zu skalieren. Sie werden verschiedene Arten von tiefen Architekturen aufbauen, trainieren und implementieren, darunter Convolutional Neural Networks, rekurrente Netzwerke und automatische Encoder.
Neben dem Erwerb eines Coursera Professional-Zertifikats erhalten Sie auch ein digitales Abzeichen von IBM, das Ihre KI-Engineering-Kenntnisse anerkennt.
Dieser Kurs ist Teil des IBM Artificial Intelligence Engineering Professional Certificate und befasst sich mit den Grundlagen des maschinellen Lernens unter Verwendung einer vertrauten und zugänglichen Programmiersprache, Python. In diesem Kurs werden wir zwei Hauptkomponenten besprechen: Erstens lernen Sie den Zweck des maschinellen Lernens und seine Anwendung in der realen Welt kennen. Zweitens erhalten Sie einen Überblick über Machine-Learning-Themen wie überwachtes vs. unüberwachtes Lernen, Modellbewertung und Algorithmen für maschinelles Lernen.
In diesem Kurs üben Sie mit realen Beispielen des maschinellen Lernens und sehen, wie es die Gesellschaft auf eine Weise beeinflusst, die Sie vielleicht nicht erraten haben. Wenn Sie in den nächsten Wochen nur ein paar Stunden pro Woche investieren, erhalten Sie Folgendes.
Wenn Sie sich für diesen Kurs entscheiden und das Coursera-Kurszertifikat erwerben, erhalten Sie nach erfolgreichem Abschluss des Kurses auch ein digitales IBM Badge.
Dieser Kurs, der Teil des IBM Professional Certificate in Artificial Intelligence Engineering ist, vermittelt Ihnen die Fähigkeiten, Data Science- und Machine Learning (ML)-Aufgaben auf Big Data-Ensembles mit Apache Spark zu skalieren. Die meisten maschinellen Lernaufgaben in der realen Welt umfassen sehr große Datensätze, die über die CPU-, Arbeitsspeicher- und Speicherbeschränkungen eines einzelnen Computers hinausgehen.
Apache Spark ist ein Open-Source-Framework, das Cluster-Computing und verteilten Speicher nutzt, um extrem große Datensätze effizient und kostengünstig zu verarbeiten. Daher ist ein angewandtes Wissen über die Arbeit mit Apache Spark ein großer Vorteil und ein potenzielles Unterscheidungsmerkmal für einen Ingenieur für maschinelles Lernen.
Nach Abschluss dieses Kurses können Sie:
HINWEIS: Während des Kurses üben Sie die praktische Ausführung von Machine-Learning-Aufgaben auf einem von IBM bereitgestellten Apache Spark-Cluster, den Sie danach weiter verwenden können. Voraussetzungen: - Grundlegende Python-Programmierung - Grundlegendes maschinelles Lernen (optionale Einführungsvideos werden ebenfalls in diesem Kurs bereitgestellt) - Grundlegende SQL-Kenntnisse für optionale Inhalte Die folgenden Kurse werden empfohlen, bevor Sie an diesem Kurs teilnehmen (sofern Sie nicht bereits über die erforderlichen Kenntnisse verfügen) https://www .coursera.org/learn/python-for-applied-data-science oder ähnlich https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python oder ähnlich https://www .coursera.org/learn /sql-data-science für optionale Vorlesungen
Möchten Sie eine Karriere im Bereich Deep Learning starten? Suchen Sie nicht weiter. Dieser Kurs führt Sie in das Gebiet des Deep Learning ein und hilft Ihnen bei der Beantwortung vieler Fragen, die sich Menschen heute stellen, z. B. was Deep Learning ist und wie Deep-Learning-Modelle im Vergleich zu künstlichen neuronalen Netzen abschneiden.
Sie lernen die verschiedenen Deep-Learning-Modelle kennen und erstellen Ihr erstes Deep-Learning-Modell mit der Keras-Bibliothek.
Nach Abschluss dieses Kurses sind die Studierenden in der Lage:
In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Deep-Learning-Modelle mit Pytorch entwickeln. Der Kurs beginnt mit Pytorchs Tensoren und dem automatischen Differenzierungspaket. Dann behandelt jeder Abschnitt verschiedene Modelle, beginnend mit den Grundlagen wie linearer Regression und logistischer/Softmax-Regression. Gefolgt von Feedforward Deep Neural Networks, der Rolle verschiedener Aktivierungs-, Normalisierungs- und Dropout-Layer-Funktionen. Anschließend werden Convolutional Neural Networks und Transfer Learning diskutiert. Schließlich werden mehrere andere Deep-Learning-Methoden behandelt.
Lernergebnisse: Nach Abschluss dieses Kurses sind die Lernenden in der Lage:
Die meisten Daten der Welt sind unbeschriftet und unstrukturiert. Flache neuronale Netze können die relevante Struktur beispielsweise in Bildern, Tönen und Textdaten nicht ohne weiteres erfassen. Deep Networks sind in der Lage, verborgene Strukturen innerhalb dieser Art von Daten zu entdecken. In diesem Kurs verwenden Sie die TensorFlow-Bibliothek, um Deep Learning auf verschiedene Datentypen anzuwenden, um reale Probleme zu lösen.
Lernergebnisse: Nach Abschluss dieses Kurses sind die Lernenden in der Lage:
In diesem Schlussstein werden die Schüler ihr Wissen und ihre Deep-Learning-Erfahrung auf eine reale Herausforderung anwenden. Sie werden eine Bibliothek ihrer Wahl verwenden, um ein Deep-Learning-Modell zu entwickeln und zu testen. Sie werden Daten für ein echtes Problem laden und vorverarbeiten, das Modell erstellen und validieren. Anschließend legen die Studierenden einen Projektbericht vor, um die Gültigkeit ihres Modells und ihre Kompetenz im Bereich Deep Learning zu demonstrieren.
Lernerfolge:
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Ph.D., Senior Data Scientist
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IBM bietet eine breite Palette an Beratungs- und Technologiediensten an; ein breites Portfolio an Middleware für Zusammenarbeit, Predictive Analytics, Softwareentwicklung und Systemverwaltung; und die fortschrittlichsten Server und Supercomputer der Welt. Mit seiner F&E-, Technologie- und Unternehmensberatungsexpertise hilft IBM seinen Kunden, „intelligenter“ zu werden, während der Planet immer digitaler vernetzt wird. IBM gibt jährlich mehr als 6 Milliarden US-Dollar für Forschung und Entwicklung aus und hat gerade sein 5. Jahr als Patentführer abgeschlossen. IBM Research hat Anerkennung über jede kommerzielle Technologieforschungsorganisation hinaus erhalten und ist die Heimat von 9 Nobelpreisträgern, 5 US National Medals of Technology, 6 US National Medals of Science, 10 Turing Awards und XNUMX Fellows der US Inventors Hall of Fame
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