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Tout au long du programme IBM Certified Professional Artificial Intelligence Engineering, vous construirez un portefeuille de projets qui démontrent votre maîtrise des sujets de cours. Les projets pratiques vous donneront une connaissance pratique des bibliothèques d'apprentissage automatique et des cadres d'apprentissage en profondeur tels que SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch et Tensorflow.
Vous réaliserez également un projet de synthèse approfondi, où vous appliquerez vos compétences en intelligence artificielle et en réseau de neurones à un défi du monde réel et démontrerez votre capacité à communiquer les résultats du projet.
L’intelligence artificielle (IA) révolutionne des secteurs entiers, changeant la façon dont les entreprises de tous les secteurs utilisent les données pour prendre des décisions.
Pour rester compétitives, les organisations ont besoin d’ingénieurs en IA qualifiés utilisant des méthodes de pointe telles que des algorithmes d’apprentissage automatique et des réseaux neuronaux d’apprentissage profond pour fournir des données. Des renseignements exploitables axés sur votre entreprise. Ce certificat professionnel en 6 cours est conçu pour vous doter des outils dont vous avez besoin pour réussir votre carrière d'ingénieur IA ou ML.
Vous maîtriserez les concepts fondamentaux du machine learning et du deep learning, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, à l'aide de langages de programmation tels que Python.
Vous appliquerez des bibliothèques populaires d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond telles que SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch et Tensorflow aux problèmes de l'industrie liés à la reconnaissance d'objets, à la vision par ordinateur, au traitement d'images et de vidéos, à l'analyse de texte, au traitement du langage naturel (PNL), aux systèmes de recommandation. . et d'autres types de classificateurs.
Grâce à des projets pratiques, vous acquerrez des compétences essentielles en science des données pour faire évoluer les algorithmes d'apprentissage automatique sur le Big Data avec Apache Spark. Vous construirez, formerez et implémenterez différents types d'architectures profondes, y compris les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux récurrents et les encodeurs automatiques.
En plus d'obtenir un certificat professionnel Coursera, vous recevrez également un badge numérique d'IBM qui reconnaît vos compétences en ingénierie de l'IA.
Faisant partie du certificat professionnel d'ingénierie en intelligence artificielle d'IBM, ce cours plonge dans les bases de l'apprentissage automatique à l'aide d'un langage de programmation familier et accessible, Python. Dans ce cours, nous passerons en revue deux éléments principaux : premièrement, vous découvrirez l'objectif de l'apprentissage automatique et ses applications dans le monde réel. Deuxièmement, vous obtiendrez un aperçu des sujets d'apprentissage automatique tels que l'apprentissage supervisé par rapport à l'apprentissage non supervisé, l'évaluation de modèles et les algorithmes d'apprentissage automatique.
Dans ce cours, vous vous exercerez avec des exemples concrets d'apprentissage automatique et découvrirez comment il affecte la société d'une manière que vous n'auriez peut-être pas devinée. En mettant simplement quelques heures par semaine pendant les prochaines semaines, voici ce que vous obtiendrez.
Si vous choisissez de suivre ce cours et d'obtenir le certificat de cours Coursera, vous obtiendrez également un badge numérique IBM une fois le cours terminé avec succès.
Ce cours, qui fait partie du certificat professionnel IBM en ingénierie de l'intelligence artificielle, vous donnera les compétences nécessaires pour faire évoluer les tâches de science des données et d'apprentissage automatique (ML) sur des ensembles Big Data à l'aide d'Apache Spark. La plupart des travaux d'apprentissage automatique dans le monde réel impliquent de très grands ensembles de données qui vont au-delà des limites du processeur, de la mémoire et du stockage d'un seul ordinateur.
Apache Spark est un framework open source qui exploite l'informatique en cluster et le stockage distribué pour traiter des ensembles de données extrêmement volumineux de manière efficace et rentable. Par conséquent, une connaissance appliquée du travail avec Apache Spark est un atout majeur et un différenciateur potentiel pour un ingénieur en apprentissage automatique.
Après avoir terminé ce cours, vous serez en mesure de :
REMARQUE : vous vous exercerez gratuitement à exécuter des tâches d'apprentissage automatique sur un cluster Apache Spark fourni par IBM pendant le cours, que vous pourrez continuer à utiliser par la suite. Prérequis : - Programmation de base en Python - Apprentissage automatique de base (des vidéos d'introduction facultatives sont également fournies dans ce cours) - Compétences de base en SQL pour le contenu facultatif Les cours suivants sont recommandés avant de suivre ce cours (sauf si vous avez déjà les compétences) https://www .coursera.org/learn/python-for-applied-data-science ou similaire https://www.coursera.org/learn/machine-learning-with-python ou similaire https://www .coursera.org/learn /sql-data-science pour les cours optionnels
Vous souhaitez débuter une carrière dans le Deep Learning ? Cherchez pas plus loin. Ce cours vous présentera le domaine de l'apprentissage en profondeur et vous aidera à répondre à de nombreuses questions que les gens se posent aujourd'hui, telles que ce qu'est l'apprentissage en profondeur et comment les modèles d'apprentissage en profondeur se comparent aux réseaux de neurones artificiels.
Vous découvrirez les différents modèles d'apprentissage en profondeur et créerez votre premier modèle d'apprentissage en profondeur à l'aide de la bibliothèque Keras.
Après avoir terminé ce cours, les étudiants seront capables de:
Le cours vous apprendra à développer des modèles d'apprentissage en profondeur à l'aide de Pytorch. Le cours commencera par les tenseurs de Pytorch et le package de différenciation automatique. Ensuite, chaque section couvrira différents modèles en commençant par les principes fondamentaux tels que la régression linéaire et la régression logistique/softmax. Suivi par les réseaux de neurones profonds Feedforward, le rôle des différentes fonctions de couche d'activation, de normalisation et d'abandon. Ensuite, les réseaux de neurones convolutifs et l'apprentissage par transfert seront abordés. Enfin, plusieurs autres méthodes d'apprentissage en profondeur seront abordées.
Résultats d'apprentissage : Après avoir terminé ce cours, les apprenants seront en mesure de :
La plupart des données mondiales ne sont ni étiquetées ni structurées. Les réseaux de neurones peu profonds ne peuvent pas facilement capturer la structure pertinente dans, par exemple, les images, le son et les données textuelles. Les réseaux profonds sont capables de découvrir des structures cachées dans ce type de données. Dans ce cours, vous utiliserez la bibliothèque TensorFlow pour appliquer l'apprentissage en profondeur à différents types de données afin de résoudre des problèmes du monde réel.
Résultats d'apprentissage : Après avoir terminé ce cours, les apprenants seront en mesure de :
Dans cette pierre angulaire, les étudiants appliqueront leurs connaissances et leur expérience d'apprentissage approfondi à un défi du monde réel. Ils utiliseront une bibliothèque de leur choix pour développer et tester un modèle d'apprentissage en profondeur. Ils chargeront et prétraiteront les données d'un problème réel, construiront le modèle et le valideront. Les étudiants présenteront ensuite un rapport de projet pour démontrer la validité de leur modèle et leur compétence dans le domaine de l'apprentissage en profondeur.
Résultats d'apprentissage :
Avec un certificat professionnel Coursera, vous pouvez commencer une nouvelle carrière ou changer votre carrière actuelle. Le monde d'aujourd'hui exige des compétences et des connaissances dans les technologies dont de plus en plus d'entreprises ont besoin. Apprenez à votre rythme, quand et où vous voulez. En moins d'un an, vous pourriez acquérir un brevet professionnel qui, ajouté à votre métier actuel, pourrait apporter une plus-value substantielle à votre expérience professionnelle et attirer l'attention des "chasseurs de têtes".
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Data science, business et développement personnel. Vous pouvez vous inscrire à plusieurs cours à la fois, obtenir des certificats illimités et acquérir des compétences professionnelles recherchées pour démarrer, évoluer et même changer de carrière.
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Ph.D., Scientifique principal des données
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IBM propose une large gamme de services de conseil et de technologie ; un large portefeuille de middleware pour la collaboration, l'analyse prédictive, le développement de logiciels et la gestion des systèmes ; et les serveurs et superordinateurs les plus avancés au monde. Grâce à son expertise en R&D, en technologie et en conseil aux entreprises, IBM aide ses clients à devenir "plus intelligents" à mesure que la planète devient plus interconnectée numériquement. IBM dépense plus de 6 milliards de dollars par an en R&D et vient de terminer sa 5e année de leadership en matière de brevets. IBM Research a reçu une reconnaissance au-delà de toute organisation de recherche technologique commerciale et abrite 9 lauréats du prix Nobel, 5 médailles nationales américaines de la technologie, 6 médailles nationales américaines de la science, 10 prix Turing et XNUMX membres du Temple de la renommée des inventeurs américains.
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