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귀하가 습득할 기술

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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강의 계획 - 이 강좌에서 배울 내용

1

1

완료하는 데 4시간 필요

Model Evaluation and Performance Metrics

완료하는 데 4시간 필요
6개 동영상 (총 18분), 19 개의 읽기 자료, 6 개의 테스트
6개의 동영상
Evaluation Metrics2m
Introduction to Predictive Linear and Logistic Regression3m
Linear Models4m
Watson Natural Language Understanding Service Overview3m
Case Study Introduction1m
19개의 읽기 자료
Evaluation metrics: Through the eyes of our Working Example3m
Evaluation Metrics3m
Regression metrics5m
Classification metrics10m
Multi-class and multi-label metrics3m
Model performance: Through the eyes of our Working Example3m
Generalizing well to unseen data3m
Model plots, bias, variance4m
Relating the evaluation metric to a business metric4m
Linear models: Through the eyes of our Working Example3m
Generalized linear models5m
Linear and logistic regression5m
Regularized regression3m
Stochastic gradient descent classifier3m
Watson Natural Language Understanding: Through the eyes of our Working Example3m
Watson Developer Cloud Python SDK10m
Performance and business metrics: Through the eyes of our Working Example3m
Getting started with performance and business metrics case study (hands-on)2시간
Summary/Review10m
6개 연습문제
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz10m
2

2

완료하는 데 3시간 필요

Building Machine Learning and Deep Learning Models

완료하는 데 3시간 필요
5개 동영상 (총 15분), 14 개의 읽기 자료, 5 개의 테스트
5개의 동영상
Introduction to Tree Based Methods2m
Neural Networks2m
Introduction to neural networks4m
IBM Watson Visual Recognition Overview2m
14개의 읽기 자료
Tree-based methods: Through the eyes of our Working Example3m
Decision trees4m
Bagging and Random forests4m
Boosting2m
Ensemble learning4m
Neural networks: Through the eyes of our Working Example3m
Multilayer perceptron (MLP)4m
Neural network architectures4m
On interpretability2m
Watson Visual Recognition: Through the eyes of our Working Example3m
Watson Developer Cloud Python SDK10m
TensorFlow: Through the eyes of our Working Example3m
Getting started with Convolutional neural networks and TensorFlow (hands-on)2시간
Summary/Review10m
5개 연습문제
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
Check for Understanding2m
End of Module Quiz10m

검토

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IBM AI Enterprise Workflow 특화 과정 정보

This six course specialization is designed to prepare you to take the certification examination for IBM AI Enterprise Workflow V1 Data Science Specialist. IBM AI Enterprise Workflow is a comprehensive, end-to-end process that enables data scientists to build AI solutions, starting with business priorities and working through to taking AI into production. The learning aims to elevate the skills of practicing data scientists by explicitly connecting business priorities to technical implementations, connecting machine learning to specialized AI use cases such as visual recognition and NLP, and connecting Python to IBM Cloud technologies. The videos, readings, and case studies in these courses are designed to guide you through your work as a data scientist at a hypothetical streaming media company. Throughout this specialization, the focus will be on the practice of data science in large, modern enterprises. You will be guided through the use of enterprise-class tools on the IBM Cloud, tools that you will use to create, deploy and test machine learning models. Your favorite open source tools, such a Jupyter notebooks and Python libraries will be used extensively for data preparation and building models. Models will be deployed on the IBM Cloud using IBM Watson tooling that works seamlessly with open source tools. After successfully completing this specialization, you will be ready to take the official IBM certification examination for the IBM AI Enterprise Workflow....
IBM AI Enterprise Workflow

자주 묻는 질문

  • Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

    • The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
    • The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.
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