Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Information Technology (IT) ArchitectureData ArchitectureLeadershipDeep LearningJobsMachine LearningManagementAnalyticsInnovation
배울 내용
Understand what is AI, its applications and use cases and how it is transforming our lives
Explain terms like Machine Learning, Deep Learning and Neural Networks
Describe several issues and ethical concerns surrounding AI
Articulate advice from experts about learning and starting a career in AI
귀하가 습득할 기술
이 전문 분야 정보
최근 조회 17,216회
This specialization will explain and describe the overall focus areas for business leaders considering AI-based solutions for business challenges. The first course provides a business-oriented summary of technologies and basic concepts in AI. The second will introduce the technologies and concepts in data science. The third introduces the AI Ladder, which is a framework for understanding the work and processes that are necessary for the successful deployment of AI-based solutions.
응용 학습 프로젝트
Each of the courses in this specialization include Checks for Understanding, which are designed to assess each learner’s ability to understand the concepts presented as well as use those concepts in actual practice. Specifically, those concepts are related to introductory knowledge regarding 1) artificial intelligence; 2) data science, and; 3) the AI Ladder.
학습자 경력 결과
41%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
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.
초급 단계
사전 경험이 필요하지 않습니다.
완료하는 데 약 2개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어, 러시아어
학습자 경력 결과
41%
이 특화 과정을(를) 수료한 후 새로운 경력을 시작함
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.
초급 단계
사전 경험이 필요하지 않습니다.
완료하는 데 약 2개월 필요
매주 3시간 권장
영어
자막: 영어, 러시아어
이 전문 분야에는 3개의 강좌가 있습니다.
Introduction to Artificial Intelligence (AI)
5,725개의 평가
In this course you will learn what Artificial Intelligence (AI) is, explore use cases and applications of AI, understand AI concepts and terms like machine learning, deep learning and neural networks. You will be exposed to various issues and concerns surrounding AI such as ethics and bias, & jobs, and get advice from experts about learning and starting a career in AI. You will also demonstrate AI in action with a mini project.
데이터 과학이란 무엇인가요?
39,950개의 평가
The art of uncovering the insights and trends in data has been around since ancient times. The ancient Egyptians used census data to increase efficiency in tax collection and they accurately predicted the flooding of the Nile river every year. Since then, people working in data science have carved out a unique and distinct field for the work they do. This field is data science. In this course, we will meet some data science practitioners and we will get an overview of what data science is today.
The AI Ladder: A Framework for Deploying AI in your Enterprise
115개의 평가
This course is intended for business and technical professionals involved in strategic decision-making focused on bringing AI into their enterprises. Through the use of a conceptual model called “The AI Ladder”, participants in this course will learn the requirements, terms and concepts associated with successfully developing and deploying AI solutions in their enterprises. After completing this course you will be able to explain and describe each of the steps required to ensure success when you build and deploy AI solutions in your business enterprise.
제공자:
IBM
IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame.
자주 묻는 질문
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
구독하는 경우, 취소해도 요금이 청구되지 않는 7일간의 무료 평가판을 이용할 수 있습니다. 해당 기간이 지난 후에는 환불이 되지 않지만, 언제든 구독을 취소할 수 있습니다. 전체 환불 정책 보기.
하나의 강좌에만 등록할 수 있나요?
네! 시작하려면 관심 있는 강좌 카드를 클릭하여 등록합니다. 강좌를 등록하고 완료하면 공유할 수 있는 인증서를 얻거나 강좌를 청강하여 강좌 자료를 무료로 볼 수 있습니다. 전문 분야 과정에 있는 강좌에 등록하면, 전체 전문 분야에 등록하게 됩니다. 학습자 대시보드에서 진행 사항을 추적할 수 있습니다.
Can I take the course for free?
예, Coursera에서는 수업료를 낼 수 없는 학습자를 위해 재정 지원을 제공합니다. 왼쪽에 있는 등록 버튼 아래 재정 지원 링크를 클릭하면 지원할 수 있습니다. 신청서를 작성하라는 메시지가 표시되며 승인되면 알림을 받습니다. 성취 프로젝트를 포함하여 전문 분야의 각 강좌에서 이 단계를 완료해야 합니다. 자세히 알아보기.
해당 강좌를 무료로 수강할 수 있나요?
강좌를 등록하면 전문 분야의 모든 강좌에 접근할 수 있으며 강좌를 완료하면 인증서가 발급됩니다. 강좌 내용을 읽고 보기만 원한다면 강좌를 무료로 청강할 수 있습니다. 수업료를 지급하기 어려운 경우, 재정 지원을 신청할 수 있습니다.
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되나요? 직접 참석해야 하는 수업이 있나요?
이 강좌는 100% 온라인으로 진행되므로 강의실에 직접 참석할 필요가 없습니다. 웹 또는 모바일 장치를 통해 언제 어디서든 강의, 읽기 자료, 과제에 접근할 수 있습니다.
전문 분야를 완료하는 데 얼마나 걸리나요?
No prior knowledge of artificial intelligence, machine learning, or data science is needed.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is strongly suggested that learners complete the courses in the order presented.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
No.
전문 분야를 완료하면 대학 학점을 받을 수 있나요?
This specialization is designed for business leaders who are considering AI-based solutions for business challenges in their enterprises. Learners who complete this specialization will be able to:
- Explain a business-oriented summary of today’s technologies and basic concepts in AI
- Describe and explain the basic technologies and concepts in the area of data science
- Describe the AI Ladder and its use in understanding the work and processes that are necessary for the successful deployment of AI-based solutions in large enterprises.
궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.
