IBM AI 工程专业证书
开启你作为 AI 工程师的职业生涯。了解如何使用机器学习和深度学习技术从大数据中提供业务洞察
讲师：SAEED AGHABOZORGI
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你会学到什么
- 描述机器学习、深度学习、神经网络和机器学习算法，如分类、回归、聚类和降维
- 使用 SciPy 和 ScikitLearn 实现有监督和无监督机器学习模型
- 在 Apache Spark 上部署机器学习算法和管道
- 使用 Keras、PyTorch 和 TensorFlow 构建深度学习模型和神经网络
你将获得的技能
- Python 库
- 机器学习
- 回归
- 层次聚类
- K-Means 聚类
- 深度学习
- 人工神经网络
- 人工智能 (AI)
- 喀拉斯
- 开放式CV
- 图像处理
- 计算机视觉
关于本专业证书
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人工智能 (AI) 正在彻底改变整个行业，改变各行业公司利用数据做出决策的方式。为了保持竞争力，组织需要合格的人工智能工程师，他们使用机器学习算法和深度学习神经网络等尖端方法为其业务提供数据驱动的可操作情报。这个 6 门课程的专业证书旨在为你提供在 AI 或 ML 工程师的职业生涯中取得成功所需的工具。
你将使用 Python 等编程语言掌握机器学习和深度学习的基本概念，包括监督学习和非监督学习。你将应用流行的机器学习和深度学习库（如 SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch 和 Tensorflow）解决涉及对象识别、计算机视觉、图像和视频处理、文本分析、自然语言处理 (NLP)、推荐系统的行业问题, 和其他类型的分类器。
通过实践项目，你将获得基本的数据科学技能，使用 Apache Spark 在大数据上扩展机器学习算法。你将构建、训练和部署不同类型的深度架构，包括卷积神经网络、循环网络和自动编码器。
除了获得 Coursera 的专业证书外，你还将收到IBM 的数字徽章，以表彰你在 AI 工程方面的熟练程度。
应用学习项目
在整个课程中，你将建立一个项目组合，展示你对课程主题的掌握程度。动手项目将为你提供机器学习库和深度学习框架（如 SciPy、ScikitLearn、Keras、PyTorch 和 Tensorflow）的实用知识。你还将完成一个深入的 Capstone 项目，你将在其中将你的 AI 和神经网络技能应用于现实世界的挑战，并展示你传达项目成果的能力。
