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다음 전문 분야의 6개 강좌 중 6번째 강좌:

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고급 단계

완료하는 데 약 11시간 필요

권장: 21 hours/week...

영어

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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

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완료하는 데 3시간 필요

Module 1 - Loading Data

완료하는 데 3시간 필요
4개 동영상 (총 8분)
4개의 동영상
Choose One Library Only (PyTorch or Keras)41
1.0 Loading data.1m
Keras Stream3m
3개 연습문제
Opt-in to receive your badge!
Download Data10m
Loading Data with Keras30m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Module 2

완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상
2개 연습문제
Data loader PyTorch15m
Data Preparation with Keras30m
3

3

완료하는 데 3시간 필요

Module 3

완료하는 데 3시간 필요
1개 동영상 (총 2분)
1개의 동영상
2개 연습문제
Linear Classifier PyTorch10m
Building a Classifier with Pre-Trained Models30m
4

4

완료하는 데 7시간 필요

Module 4

완료하는 데 7시간 필요
1개 동영상 (총 3분), 1 reading, 2 quizzes
1개의 읽기 자료
Peer Review Instruction10m

검토

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제공자:

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IBM

IBM AI Engineering 전문 자격증 정보

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

자주 묻는 질문

  • 강좌에 등록하면 바로 모든 비디오, 테스트 및 프로그래밍 과제(해당하는 경우)에 접근할 수 있습니다. 상호 첨삭 과제는 이 세션이 시작된 경우에만 제출하고 검토할 수 있습니다. 강좌를 구매하지 않고 살펴보기만 하면 특정 과제에 접근하지 못할 수 있습니다.

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