在线课程 – LearnQuest 认证专业人工智能科学研究专业

开启您的数据科学职业生涯。使用 AI 技术来发现和测试假设。

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No prior knowledge required

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7-day free trial

No unnecessary risks

Skills you will acquire in the course

Python 语言和基本模型简介
应用分类模型预测心脏病
数据读取、清理和转换数据
运行算法和机器学习
比较项目中的不同模型
先进的 AI 技术
使用随机森林预测医疗保健患者之间的相似性
COVID-19 突变基因组序列的比较
在机器学习和人工智能中使用库和模型

What you will learn in the course

Courses for which the course is suitable

数据分析师
数据科学家
人工智能工程师
医疗保健软件开发人员
生命科学领域的研究人员
机器学习专家（Machine Learning Specialist）
分析科学数据中的趋势
开发医疗预测模型
基因组学领域的研究人员
医学数据分析专家

专业化 – 由 4 部分组成的课程系列

在 AI for Science Research 专业中，我们将学习如何使用人工智能来识别科学数据中的趋势和模式。

课程：

课程 1： Python 语言和基本模型简介。应用分类模型来预测心脏病。
课程 2： 机器学习管道 – 读取数据、清理和转换数据、运行算法。比较不同型号的最终项目。
课程 3： 高级 AI 技术。一个使用随机森林预测健康患者之间相似性的项目。
课程 4： 最终项目 – 比较 COVID-19 突变基因组测序以确定药物治疗的潜在区域。

激活学习项目

每门课程都包含 Coursera Labs 平台上的实践实验室。您将使用库和模型来遵循机器学习和 AI 提示，以帮助回答数据中的问题。

Details of the courses that make up the specialization

数据科学和机器学习课程

课程 1：Python 中的数据科学和 Skate-Learn 简介

持续时间： 13 小时
评分： 3.8 （40 评分）

您将学到的内容： 在 Python 中测试假设的 AI 技术，使用 NumPy、Pandas 和 Scikit-Learn 应用机器学习模型。
您将获得的技能： 数据科学、机器学习、医疗数据、回归、统计假设检验。

课程 2：科学中的机器学习模型

持续时间： 11 小时
评分： 3.8 （10 评分）

学习内容：在 Python 中的科学数据上应用和评估机器学习模型（神经网络、随机森林）。
您将获得的技能： 随机森林、人工神经网络、Python 编程、机器学习、PCA。

课程 3：神经网络和随机森林

行程时间： 10 小时

学习内容： 对神经网络和高级 AI 技术的深入分析。
您将获得的技能： 随机森林、人工神经网络、机器学习、科学预测、物种识别。

课程 4：期末项目：用于药物发现的高级人工智能

持续时间： 12 小时

学习内容： 使用预测模型分析基因序列以查找相似性并识别子序列。
你将获得的技能： 降维、K-Means 簇、全基因序列、机器学习、药物发现。