이 전문 자격증 정보

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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.
학습자 경력 결과
38%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
18%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어
학습자 경력 결과
38%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
18%
급여 인상 또는 승진하기
공유 가능한 수료증
완료 시 수료증 획득
100% 온라인 강좌
지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.
유동적 일정
유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.
중급 단계
완료하는 데 약 8개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어

이 전문 자격증에는 6개의 강좌가 있습니다.

강좌1

강좌 1

Python을 통한 머신 러닝

4.7
별점
9,048개의 평가
1,439개의 리뷰
강좌2

강좌 2

Scalable Machine Learning on Big Data using Apache Spark

3.9
별점
857개의 평가
216개의 리뷰
강좌3

강좌 3

Introduction to Deep Learning & Neural Networks with Keras

4.7
별점
642개의 평가
123개의 리뷰
강좌4

강좌 4

Deep Neural Networks with PyTorch

4.4
별점
585개의 평가
128개의 리뷰

제공자:

IBM 로고

IBM

자주 묻는 질문

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  • 이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.

  • This Professional Certificate pre-requisties the following skills:

    • High School Mathematics or Math for Machine Learning

    It is highly recommended that you complete either or both of the following Professional Certificates before starting this one:

  • It is highly recommended to complete the courses in the suggested order.

  • At this time there is no university credit for completing courses in this specialization.

  • Upon completing this Professional Certificate you will be able to:

    • Describe what is Machine Learning (ML), Deep Learning (DL) & Neural Networks
    • Explain ML algorithms including Classification, Regression, Clustering, and Dimensional Reduction
    • Implement Supervised and Unsupervised ML models using scipy and scikitlearn
    • Express how Apache Spark works and how to perform Machine Learning on Big Data
    • Deploy ML Algorithms and Pipelines on Apache Spark
    • Demonstrate an understanding of Deep Learning models such as autoencoders, restricted Boltzmann machines,  convolutional networks, recursive neural networks, and recurrent networks
    • Build deep learning models and neural networks using the Keras library
    • Utilize the PyTorch library for Deep Learning applications and build Deep Neural Networks
    • Explain foundational TensorFlow concepts like main functions, operations & execution pipelines
    • Apply deep learning using TensorFlow and perform backpropagation to tune the weights and biases
    • Determine what kind of deep learning method to use in which situation and build a deep learning model to solve a real problem
    • Demonstrate ability to present and communicate outcomes of deep learning projects

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