Начните свою карьеру в качестве инженера искусственного интеллекта. Узнайте, как получать бизнес-аналитику на основе больших данных с помощью методов машинного обучения и глубокого обучения.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Искусственный интеллект (ИИ) меняет целые отрасли, меняя способы использования данных различными компаниями для принятия решений. Чтобы оставаться конкурентоспособными, организациям нужны квалифицированные инженеры по искусственному интеллекту, которые используют передовые методы, такие как алгоритмы машинного обучения и глубокие нейронные сети, для предоставления своему бизнесу аналитики на основе данных. Этот профессиональный сертификат из 6 курсов предназначен для того, чтобы предоставить вам инструменты, необходимые для достижения успеха в карьере инженера по искусственному интеллекту или машинному обучению.
Вы освоите основные концепции машинного обучения и глубокого обучения, включая обучение с учителем и обучение без учителя, используя такие языки программирования, как Python. Вы будете применять популярные библиотеки машинного и глубокого обучения, такие как SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow, для решения отраслевых задач, включая распознавание объектов, компьютерное зрение, обработку изображений и видео, анализ текста, обработку естественного языка (NLP), рекомендательные системы. и другие типы фильтров.
Благодаря практическим проектам вы приобретете необходимые навыки анализа данных в масштабе с использованием алгоритмов машинного обучения для работы с большими данными с использованием Apache Spark. Вы будете создавать, обучать и развертывать различные типы глубоких архитектур, включая сверточные нейронные сети, рекуррентные сети и автокодировщики.
Помимо получения профессионального сертификата от Coursera, вы также получите цифровую отметку от IBM, подтверждающую ваш профессионализм в области разработки искусственного интеллекта.
Практический учебный проект
На протяжении всей программы вы будете создавать портфолио проектов, которое продемонстрирует ваши навыки по темам курса. Практические проекты дадут вам практические знания о библиотеках машинного обучения и средах глубокого обучения, таких как SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch и Tensorflow. Кроме того, вы завершите углубленный завершающий проект, в котором примените свои навыки искусственного интеллекта и нейронных сетей для решения реальных задач и продемонстрируете свою способность сообщать о результатах проекта.
