以 AI 工程师的身份开始您的职业生涯。了解如何使用机器学习和深度学习技术从大数据中提供业务洞察。
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
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人工智能 （AI） 正在改变整个行业，改变不同公司使用数据做出决策的方式。为了保持竞争力，组织需要合格的 AI 工程师，他们使用机器学习算法和深度神经网络等高级方法，为其业务提供数据驱动的智能。这个 6 门课程的专业证书旨在为您提供在 AI 或 ML 工程师的职业生涯中取得成功所需的工具。
您将使用 Python 等编程语言掌握机器学习和深度学习的基本概念，包括监督学习和无监督学习。您将应用流行的机器学习和深度学习库（如 SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch 和 Tensorflow）来解决行业问题，包括对象识别、计算机视觉、图像和视频处理、文本分析、自然语言处理 （NLP）、推荐系统和其他类型的过滤器。
通过实践项目，您将使用 Apache Spark 获得大数据机器学习算法规模的基本数据科学技能。您将构建、训练和部署不同类型的深度架构，包括卷积神经网络、迭代网络和自动编码器。
除了获得 Coursera 的专业证书外，您还将获得 IBM 的数字徽章 ，以表彰您在 AI 工程领域的专业精神。
实践学习项目
在整个计划中，您将构建一个项目组合，以展示您在课程主题中的技能。实践项目将为您提供机器学习库和深度学习框架（如 SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch 和 Tensorflow）的实践知识。此外，您将支付一个深入的 Capstone 项目的费用，在该项目中，您将将您的 AI 技能和神经网络应用于现实生活中的挑战，展示您传达项目结果的能力。
