توضیحات

آموزش یادگیری ماشین از IBM از سری Coursera

نام دوره : IBM Machine Learning Professional Certificate

پیش نیاز:

• آشنایی اولیه با زبان پایتون
• آشنایی با جبر خطی
• آشنایی با آمار

توضیحات:

6 سری دوره

برای شغلی در زمینه یادگیری ماشینی آماده شوید.

در این برنامه، مهارت های مورد نیاز مانند هوش مصنوعی و یادگیری ماشینی را یاد می گیرید تا در کمتر از 3 ماه آماده کار شوید.

یادگیری ماشینی استفاده و توسعه سیستم‌های کامپیوتری است که قادر به یادگیری و تطبیق با استفاده از الگوریتم‌ها و مدل‌های آماری برای تجزیه و تحلیل و استنتاج از الگوهای موجود در داده‌ها هستند.

یادگیری ماشینی شاخه‌ای از هوش مصنوعی (AI) است که در آن به رایانه‌ها آموزش داده می‌شود که از هوش انسانی تقلید کنند، زیرا آنها وظایف پیچیده را حل می‌کنند.

نقش هایی که برای افراد مسلط به یادگیری ماشینی در دسترس است شامل مهندس یادگیری ماشین، دانشمند NLP و مهندس داده است.

این برنامه شامل دوره هایی است که درک نظری و تمرین قابل توجهی از الگوریتم های اصلی، کاربردها و بهترین شیوه های مرتبط با یادگیری ماشین را در اختیار شما قرار می دهد.

موضوعات تحت پوشش عبارتند از یادگیری تحت نظارت و بدون نظارت، رگرسیون، طبقه بندی، خوشه بندی، یادگیری عمیق و یادگیری تقویتی.

شما پروژه‌های خود را با استفاده از برخی از مرتبط‌ترین چارچوب‌ها و کتابخانه‌های منبع باز دنبال کرده و کدنویسی می‌کنید، و آنچه را که در دوره‌های مختلف آموخته‌اید با تکمیل پروژه نهایی نهایی اعمال خواهید کرد.

پس از تکمیل، مجموعه ای از پروژه ها و گواهینامه حرفه ای از IBM برای نشان دادن تخصص خود خواهید داشت.

شما همچنین یک نشان IBM Digital دریافت خواهید کرد و به منابع شغلی دسترسی خواهید داشت تا در جستجوی شغل به شما کمک کند، از جمله مصاحبه های ساختگی و پشتیبانی رزومه.

همه دوره های آموزش یادگیری ماشین از IBM از سری Coursera  شامل مجموعه ای از آزمایشگاه های عملی و پروژه های نهایی است که به شما کمک می کند روی پروژه خاصی که مورد علاقه شما است تمرکز کنید.

در طول این گواهینامه حرفه ای، شما با مجموعه ای از ابزارها، کتابخانه ها، خدمات ابری، مجموعه داده ها، الگوریتم ها، تکالیف و پروژه هایی آشنا خواهید شد که مهارت های عملی را برای استفاده در مشاغل یادگیری ماشین در اختیار شما قرار می دهند.

این مهارت ها عبارتند از:

• ابزارها: Jupyter Notebooks و Watson Studio
• کتابخانه ها: Pandas، NumPy، Matplotlib، Seaborn، ipython-sql، Scikit-learn، ScipPy، Keras و TensorFlow.
• الگوریتم‌ها: یادگیری نظارت شده و بدون نظارت، رگرسیون، طبقه‌بندی، خوشه‌بندی، رگرسیون خطی، رگرسیون ریج، الگوریتم‌های یادگیری ماشین (ML)، درخت تصمیم، یادگیری گروهی، تجزیه و تحلیل بقا، خوشه‌بندی K-means، DBSCAN، کاهش ابعاد

دوره آموزش یادگیری ماشین از IBM از سری Coursera برای چه کسانی است:

• تمام کسانی که مایل به پیدا کردن شغلی در یادگیری ماشین هستند

بخشی از دوره :