이 전문 분야 정보
최근 조회 6,394

100% 온라인 강좌

지금 바로 시작해 나만의 일정에 따라 학습을 진행하세요.

유동적 일정

유연한 마감을 설정하고 유지 관리합니다.

고급 단계

완료하는 데 약 2개월 필요

매주 11시간 권장

영어

자막: 영어

귀하가 습득할 기술

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming

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전문분야 이용 방법

강좌 수강

Coursera 전문 분야는 기술을 완벽하게 습득하는 데 도움이 되는 일련의 강좌입니다. 시작하려면 전문 분야에 직접 등록하거나 강좌를 둘러보고 원하는 강좌를 선택하세요. 하나의 전문 분야에 속하는 강좌에 등록하면 해당 전문 분야 전체에 자동으로 등록됩니다. 단 하나의 강좌만 수료해도 됩니다. — 학습을 일시 중지하거나 언제든 구독을 종료할 수 있습니다. 학습자 대시보드를 방문하여 강좌 등록 상태와 진도를 추적해 보세요.

실습 프로젝트

모든 전문 분야에는 실습 프로젝트가 포함되어 있습니다. 전문 분야를 완료하고 수료증을 받으려면 프로젝트를 성공적으로 마쳐야 합니다. 전문 분야에 별도의 실습 프로젝트 강좌가 포함되어 있는 경우 각 강좌를 완료해야 프로젝트를 시작할 수 있습니다.

수료증 취득

모든 강좌를 마치고 실습 프로젝트를 완료하면 취업할 때나 전문가 네트워크에 진입할 때 제시할 수 있는 수료증을 취득할 수 있습니다.

how it works

이 전문 분야에는 6개의 강좌가 있습니다.

강좌1

AI Workflow: Business Priorities and Data Ingestion

강좌2

AI Workflow: Data Analysis and Hypothesis Testing

강좌3

AI Workflow: Feature Engineering and Bias Detection

4.8
5개의 평가
강좌4

AI Workflow: Machine Learning, Visual Recognition and NLP

4.8
5개의 평가
1개의 리뷰

강사

Avatar

Mark J Grover

Digital Content Delivery Lead
IBM Data & AI Learning
Avatar

Ray Lopez, Ph.D.

Data Science Curriculum Leader
IBM Data & Artificial Intelligence

IBM 정보

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

  • 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.

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

  • The entire specialization will require 35-40 hours of study.  Each of the 6 courses requires 4 to 9 hours of study each.

  • It is assumed you have a solid understanding of the following topics prior to starting this course: Fundamental understanding of Linear Algebra; Understanding of sampling, probability theory, and probability distributions; Knowledge of descriptive and inferential statistical concepts; General understanding of machine learning techniques and best practices; Practiced understanding of Python and the packages commonly used in data science: NumPy, Pandas, matplotlib, scikit-learn; Familiarity with IBM Watson Studio; Familiarity with the design thinking process. If you are unsure, Course 1 includes a Readiness Exam you can take to see if you are prepared.

  • You are STRONGLY encouraged to complete these courses in order as they are not individual independent courses, but part of a workflow where each course builds on the previous ones.  

  • Sorry, you will not.

  • By the end of this specialization you will be able to:

    1. Build an end to end AI solution. 

    2. Leverage Design Thinking as a framework to work through the translation of business goals into AI technical implementations.

    3. Bring together different capabilities such as Machine Learning, and specialized AI use cases.

    4. Leverage Python as the tool of choice for building AI models, while integrating IBM technologies to facilitate enterprise tasks such as cross-collaboration for the creation of machine learning models, employing out-of-the-box trained models for natural language processing and visual recognition, and deploying models to production.  

  • This specialization targets existing data science practitioners that have expertise building machine learning models, who want to deepen their skills on building and deploying AI in large enterprises. If you are an aspiring Data Scientist, this specialization is NOT for you as you need real world expertise to benefit from the content of these courses.

  • No. Most of the exercises may be completed with open source tools running on your personal computer. However, the exercises are designed with an enterprise focus and are intended to be run in an enterprise environment that allows for easier sharing and collaboration. Some of the exercises in this specialization are heavily focused on deployment and testing of machine learning models and use the IBM Watson tooling found on the IBM Cloud.

  • Yes. All IBM Cloud Data and AI services are based upon open source technologies.

  • The exercises in the course may be completed by anyone using the IBM Cloud "Lite" plan, which is free for use.

궁금한 점이 더 있으신가요? 학습자 도움말 센터를 방문해 보세요.