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Durante il programma IBM Certified Professional Artificial Intelligence Engineering, creerai un portafoglio di progetti che dimostreranno la tua padronanza degli argomenti del corso. I progetti pratici ti forniranno una conoscenza pratica delle librerie di machine learning e dei framework di deep learning come SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch e Tensorflow.
Completerai anche un progetto capstone approfondito, in cui applicherai le tue abilità di intelligenza artificiale e rete neurale a una sfida del mondo reale e dimostrerai la tua capacità di comunicare i risultati del progetto.
L’intelligenza artificiale (AI) sta rivoluzionando interi settori, cambiando il modo in cui le aziende di tutti i settori utilizzano i dati per prendere decisioni.
Per rimanere competitive, le organizzazioni hanno bisogno di ingegneri esperti in intelligenza artificiale che utilizzino metodi all’avanguardia come algoritmi di machine learning e reti neurali di deep learning per fornire dati. Intelligenza utilizzabile per il tuo business. Questo certificato professionale di 6 corsi è progettato per fornirti gli strumenti necessari per avere successo nella tua carriera di ingegnere AI o ML.
Padroneggerai i concetti fondamentali del machine learning e del deep learning, compreso l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, utilizzando linguaggi di programmazione come Python.
Applicherai le popolari librerie di machine learning e deep learning come SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch e Tensorflow a problemi di settore relativi al riconoscimento di oggetti, visione artificiale, elaborazione di immagini e video, analisi di testo, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), sistemi di raccomandazione . e altri tipi di classificatori.
Attraverso progetti pratici, acquisirai competenze di scienza dei dati essenziali per scalare algoritmi di apprendimento automatico su big data con Apache Spark. Costruirai, addestrerai e implementerai diversi tipi di architetture profonde, comprese reti neurali convoluzionali, reti ricorrenti e codificatori automatici.
Oltre a ottenere un certificato Coursera Professional, riceverai anche un badge digitale da IBM che riconosce la tua competenza ingegneristica AI.
Parte dell'IBM Artificial Intelligence Engineering Professional Certificate, questo corso approfondisce le basi dell'apprendimento automatico utilizzando un linguaggio di programmazione familiare e accessibile, Python. In questo corso esamineremo due componenti principali: in primo luogo, imparerai lo scopo dell'apprendimento automatico e dove si applica al mondo reale. In secondo luogo, otterrai una panoramica degli argomenti di apprendimento automatico come l'apprendimento supervisionato e non supervisionato, la valutazione del modello e gli algoritmi di apprendimento automatico.
In questo corso ti eserciterai con esempi di apprendimento automatico nella vita reale e vedrai come influisce sulla società in modi che potresti non aver immaginato. Dedicando solo poche ore alla settimana per le prossime settimane, ecco cosa otterrai.
Se scegli di seguire questo corso e ottieni il certificato del corso Coursera, guadagnerai anche un badge digitale IBM al completamento con successo del corso.
Questo corso, parte dell'IBM Professional Certificate in Artificial Intelligence Engineering, ti fornirà le competenze per scalare attività di data science e machine learning (ML) su insiemi di Big Data utilizzando Apache Spark. La maggior parte del lavoro di apprendimento automatico nel mondo reale coinvolge set di dati molto grandi che vanno oltre i limiti di CPU, memoria e archiviazione di un singolo computer.
Apache Spark è un framework open source che sfrutta il cluster computing e lo storage distribuito per elaborare set di dati estremamente grandi in modo efficiente ed economico. Pertanto, una conoscenza applicata dell'utilizzo di Apache Spark è una grande risorsa e un potenziale elemento di differenziazione per un ingegnere di machine learning.
Dopo aver completato questo corso, sarai in grado di:
NOTA: durante il corso ti eserciterai a eseguire attività di apprendimento automatico su un cluster Apache Spark fornito da IBM, che potrai continuare a utilizzare in seguito. Prerequisiti: - Programmazione Python di base - Machine Learning di base (in questo corso sono forniti anche video introduttivi opzionali) - Competenze SQL di base per contenuti opzionali I seguenti corsi sono consigliati prima di frequentare questo corso (a meno che tu non abbia già le competenze) https://www .coursera.org/learn/python-for-applied-data-science o simili https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python o simili https://www .coursera.org/learn /sql-data-science per lezioni facoltative
Stai cercando di iniziare una carriera nel Deep Learning? Non guardare oltre. Questo corso ti introdurrà al campo del deep learning e ti aiuterà a rispondere a molte domande che le persone si pongono oggi, come cos'è il deep learning e come si confrontano i modelli di deep learning con le reti neurali artificiali.
Imparerai a conoscere i diversi modelli di deep learning e creerai il tuo primo modello di deep learning utilizzando la libreria Keras.
Dopo aver completato questo corso, gli studenti saranno in grado di:
Il corso ti insegnerà come sviluppare modelli di deep learning utilizzando Pytorch. Il corso inizierà con i tensori di Pytorch e il pacchetto di differenziazione automatica. Quindi ogni sezione tratterà diversi modelli a partire dai fondamenti come la regressione lineare e la regressione logistica/softmax. Seguito da reti neurali profonde Feedforward, il ruolo delle diverse funzioni del livello di attivazione, normalizzazione e dropout. Quindi verranno discusse le reti neurali convoluzionali e l'apprendimento di trasferimento. Infine, verranno trattati molti altri metodi di deep learning.
Risultati di apprendimento: Dopo aver completato questo corso, gli studenti saranno in grado di:
La maggior parte dei dati mondiali è priva di etichette e non strutturata. Le reti neurali poco profonde non possono acquisire facilmente la struttura rilevante, ad esempio, in immagini, suoni e dati testuali. Le reti profonde sono in grado di scoprire strutture nascoste all'interno di questo tipo di dati. In questo corso, utilizzerai la libreria TensorFlow per applicare il deep learning a diversi tipi di dati per risolvere problemi del mondo reale.
Risultati di apprendimento: Dopo aver completato questo corso, gli studenti saranno in grado di:
In questa pietra miliare, gli studenti applicheranno le loro conoscenze e la loro esperienza di deep learning a una sfida del mondo reale. Utilizzeranno una libreria di loro scelta per sviluppare e testare un modello di deep learning. Caricheranno ed elaboreranno i dati per un problema reale, costruiranno il modello e lo convalideranno. Gli studenti presenteranno quindi una relazione di progetto per dimostrare la validità del loro modello e la loro competenza nel campo del deep learning.
Risultati di apprendimento:
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Ph.D., scienziato dei dati senior
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IBM offre un'ampia gamma di servizi di consulenza e tecnologia; un ampio portafoglio di middleware per la collaborazione, l'analisi predittiva, lo sviluppo di software e la gestione dei sistemi; e i server e i supercomputer più avanzati al mondo. Utilizzando la sua esperienza in ricerca e sviluppo, tecnologia e consulenza aziendale, IBM aiuta i clienti a diventare "più intelligenti" man mano che il pianeta diventa più interconnesso digitalmente. IBM spende più di 6 miliardi di dollari all'anno in ricerca e sviluppo e ha appena completato il suo 5° anno di leadership nel settore dei brevetti. IBM Research ha ricevuto riconoscimenti al di là di qualsiasi organizzazione di ricerca tecnologica commerciale ed è sede di 9 premi Nobel, 5 medaglie nazionali statunitensi per la tecnologia, 6 medaglie nazionali statunitensi per la scienza, 10 premi Turing e XNUMX membri della Hall of Fame degli inventori statunitensi
Salve, come posso aiutarla? Sei interessato ad un corso? Su quale argomento?
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