Çevrimiçi kurs – LearnQuest’in bilimsel araştırması için yapay zeka alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

Veri bilimi kariyerinizi başlatın. Hipotezleri keşfetmek ve test etmek için yapay zeka teknolojilerini kullanın.

Suggested by: Coursera (What is Coursera?)

Start your Coursera.com free trial today

Çevrimiçi kurs - LearnQuest'in bilimsel araştırması için yapay zeka alanında sertifikalı profesyonel uzmanlık

Professional Certificate

başlangıç

No prior knowledge required

Time to complete the course

7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

Python diline ve temel modellere aşinalık
Kalp hastalığını tahmin etmek için bir sınıflandırma modelinin uygulanması
Verileri okuma, verileri temizleme ve dönüştürme
Algoritmaların çalıştırılması ve makine öğrenimi
Projelerdeki farklı modellerin karşılaştırılması
Gelişmiş yapay zeka teknikleri
Rastgele ormanlar kullanarak sağlık hizmeti hastaları arasındaki benzerliği tahmin etmek
COVID-19 mutantlarının genom dizilerinin karşılaştırılması
Makine öğrenimi ve yapay zekada kütüphanelerin ve modellerin kullanılması

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

Veri analisti
veri bilimcisi
Yapay zeka mühendisi
Sağlık alanında yazılım geliştiricisi
Yaşam bilimleri alanında araştırmacı
Makine öğrenimi uzmanı
Bilimsel verilerdeki eğilimleri analiz eder
Tıbbi tahmin için modeller geliştirir
Genomik alanında araştırmacı
Tıbbi veri analizi uzmanı

Staj – 4 bölümlük kurslardan oluşan bir dizi

Bilimsel Araştırmalar için Yapay Zeka uzmanlığında, bilimsel verilerdeki eğilimleri ve kalıpları belirlemek için yapay zekayı nasıl kullanacağımızı öğreneceğiz.

Kurslar:

Kurs 1: Python diline giriş ve temel modeller. Kalp hastalığını tahmin etmek için bir sınıflandırma modelinin uygulanması.
Kurs 2: Makine öğrenimi hattı – verileri okuma, verileri temizleme ve dönüştürme, algoritmaları çalıştırma. Farklı modelleri karşılaştırmak için final projesi.
Kurs 3: Gelişmiş yapay zeka teknikleri. Rastgele ormanlar kullanarak sağlık hizmeti hastaları arasındaki benzerliği tahmin etmeye yönelik bir proje.
Kurs 4: Final projesi – ilaç tedavileri için potansiyel alanları belirlemek amacıyla COVID-19 mutasyonlarının genom dizilerinin karşılaştırılması.

Etkinleştirilmiş bir öğrenme projesi

Her ders Coursera’nın laboratuvar platformunda uygulama laboratuvarları içerir. Verilerinizdeki soruları yanıtlamaya yardımcı olacak makine öğrenimi ve yapay zeka talimatlarını yürütmek için kitaplıkları ve modelleri kullanacaksınız.

Details of the courses that make up the specialization

Veri bilimi ve makine öğrenimi kursları

Kurs 1: Veri bilimine giriş ve Python’da öğrenme seti

Süre: 13 saat
Derecelendirme: 3,8 (40 derecelendirme)

Ne öğreneceksiniz: Python’da hipotezleri test etmek için yapay zeka teknikleri, NumPy, Pandas ve Scikit-Learn ile bir makine öğrenme modelinin uygulanması.
Kazanacağınız beceriler: veri bilimi, makine öğrenimi, tıbbi veriler, regresyon, istatistiksel hipotez testi.

Kurs 2: Bilimde makine öğrenimi modelleri

Süre: 11 saat
Değerlendirme: 3,8 (10 değerlendirme)

Ne öğreneceksiniz: Makine öğrenimi modellerinin (sinir ağları, rastgele ormanlar) Python’daki bilimsel veriler üzerinde uygulanması ve değerlendirilmesi.
Kazanacağınız beceriler: rastgele orman, yapay sinir ağı, Python programlama, makine öğrenimi, PCA.

Kurs 3: Sinir ağları ve rastgele orman

Süre: 10 saat

Ne öğreneceksiniz: Sinir ağlarının ve gelişmiş yapay zeka tekniklerinin derinlemesine analizi.
Kazanacağınız beceriler: rastgele orman, yapay sinir ağı, makine öğrenimi, bilimdeki tahminler, türlerin tanımlanması.

Kurs 4: Final Projesi: İlaç Keşfi için Gelişmiş Yapay Zeka

Süre: 12 saat

Ne öğreneceksiniz: Tahmine dayalı modelleri kullanarak benzerlikleri bulmak ve alt dizileri belirlemek için gen dizilerini analiz edin.
Kazanacağınız beceriler: Boyut Azaltma, K-Ortalamalar Kümeleme, Tüm Gen Dizileme, Makine Öğrenimi, İlaç Keşfi.