This specialization will prepare learners to enter the exciting fields of artificial intelligence (AI) and machine learning. Across four courses, learners will familiarize themselves with AI, machine learning and deep learning essentials, while also gaining experience with statistics–the backbone of any machine learning problem. Learners will use Python to write programs that accomplish basic AI and machine learning tasks. By the end of this specialization, learners will be able to confidently use and discuss AI and machine learning tools and concepts, improve their Python skills, and be primed for more advanced study in these fields.
Spécialisation AI and Machine Learning Essentials with Python
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Spécialisation AI and Machine Learning Essentials with Python
Explore AI and Machine Learning. Go further with your Python skills while exploring the transformative fields of artificial intelligence, machine learning and deep learning.
Instructeurs : Victor Preciado
2 702 déjà inscrits
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
4.6
(28 avis)
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
4 mois à raison de 8 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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Ce que vous apprendrez
Understand the philosophical, scientific, and historical foundations of artificial intelligence and machine learning.
Apply Python programming concepts to implement AI algorithms, machine learning models, and deep learning architectures.
Use essential statistics concepts, like probability, linear algebra and statistical learning theory, to develop and analyze machine learning models.
Implement and compare machine learning algorithms, such as linear regression and logistic regression, for both regression and classification tasks.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
- Artificial Neural Networks
- Agentic systems
- Statistics
- Probability
- Regression Analysis
- Statistical Machine Learning
- Deep Learning
- Machine Learning Methods
- Machine Learning
- Probability Distribution
- Algorithms
- Supervised Learning
- Statistical Analysis
- Data Processing
- Probability & Statistics
- Data Science
- Artificial Intelligence
- Sampling (Statistics)
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
Ajouter à votre profil LinkedIn
Enseigné en Anglais
52 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de University of Pennsylvania
Spécialisation - série de 4 cours
Ce que vous apprendrez
Understand the history and context of artificial intelligence through the lenses of philosophy and science fiction.
Explore different kinds of common search algorithms like A* Search, depth first search, breadth first search and more.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Algorithms
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Computer Science
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Computer Programming
Catégorie : Theoretical Computer Science
Ce que vous apprendrez
Comprehensively review probability and understand its role as a building block of data science.
Apply the central limit theorem, confidence intervals and the method of maximum likelihood to solving data science problems.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Probability
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Statistics
Catégorie : Sampling (Statistics)
Catégorie : Data Science
Catégorie : Probability Distribution
Catégorie : General Mathematics
Catégorie : Descriptive Statistics
Catégorie : Statistical Analysis
Ce que vous apprendrez
Review probability basics and understand essential theoretical framework to analyze statistical learning problems.
Use linear regression and Python programming to solve machine learning problems.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Statistical Inference
Catégorie : Probability & Statistics
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Python Programming
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Statistical Analysis
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Classification And Regression Tree (CART)
Catégorie : Supervised Learning
Ce que vous apprendrez
Understand the history and context of the deep learning field, and explore what "intelligence" really means.
Explore deep learning models like the perceptron, neural networks and backpropagation, and study the techniques that drive them.
Code a project using Python where you will preprocess data and use your data to train a Support Vector Machine (SVM.)
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Artificial Intelligence
Obtenez un certificat professionnel
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Instructeurs
2 Cours1 104 apprenants
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Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’
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Foire Aux Questions
Learners should have Python programming skills. We recommend completing the Introduction to Programming with Python and Java Specialization or having similar knowledge. Basic Python will be reviewed in the first course of the specialization.
This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.
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