Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

Renée Cummings

von

CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner Zertifikat über berufliche QualifikationCertNexus

Über diesen Kurs

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Machine learning is not just a single task or even a small group of tasks; it is an entire process, one that practitioners must follow from beginning to end. It is this process—also called a workflow—that enables the organization to get the most useful results out of their machine learning technologies. No matter what form the final product or service takes, leveraging the workflow is key to the success of the business's AI solution. 
This second course within the Certified Artificial Intelligence Practitioner (CAIP) professional certificate explores each step along the machine learning workflow, from problem formulation all the way to model presentation and deployment. The overall workflow was introduced in the previous course, but now you'll take a deeper dive into each of the important tasks that make up the workflow, including two of the most hands-on tasks: data analysis and model training. You'll also learn about how machine learning tasks can be automated, ensuring that the workflow can recur as needed, like most important business processes.

Ultimately, this course provides a practical framework upon which you'll build many more machine learning models in the remaining courses.

Flexible Fristen

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Kurs 2 von 5 in

CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

Stufe „Mittel“

General knowledge of AI is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Was Sie lernen werden

Collect and prepare a dataset to use for training and testing a machine learning model.
Analyze a dataset to gain insights.
Set up and train a machine learning model as needed to meet business requirements.
Communicate the findings of a machine learning project back to the organization.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Artificial Intelligence (AI)
Machine Learning
Data Analysis
Modeling
Process Management

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CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

Stufe „Mittel“

General knowledge of AI is required, as is experience with Python or similar languages. Basic knowledge of math and statistics is also recommended.

Ca. 20 Stunden zum Abschließen

Englisch

Dozent

Renée Cummings

Founder and CEO, Urban AI, LLC

Certification Contributor

15.750 Lernende

5 Kurse

von

CertNexus

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

Woche

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Collect the Dataset

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 31 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

Follow a Machine Learning Workflow Course Introduction2m

CAIP Specialization Introduction3m

Collect the Dataset Module Introduction1m

Machine Learning Datasets2m

Data Structure Terminology4m

Data Quality Issues5m

Data Sources3m

Guidelines for Selecting a Machine Learning Dataset4m

ETL and Machine Learning Pipelines4m

3 Lektüren

Overview2m

Open Datasets15m

Guidelines for Loading a Dataset5m

2 praktische Übungen

Open Datasets Quiz5m

Collecting the Dataset30m

Woche

Woche 2

4 Stunden zum Abschließen

Analyze the Dataset

4 Stunden zum Abschließen

15 Videos (Gesamt 38 min), 5 Lektüren, 1 Quiz

15 Videos

Analyze the Dataset Module Introduction1m

Dataset Content and Format2m

Distributions1m

Descriptive Statistical Analysis1m

Central Tendency2m

Variability and Range2m

Variance and Standard Deviation7m

Skewness1m

Kurtosis3m

Correlation Coefficient3m

Visualizations2m

Histogram41

Box Plot1m

Scatterplot2m

Maps2m

5 Lektüren

Overview2m

Guidelines for Exploring the Structure of a Dataset5m

Statistical Moments2m

Guidelines for Analyzing a Dataset10m

Guidelines for Using Visualizations to Analyze Data5m

1 praktische Übung

Analyzing the Dataset30m

Woche

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Prepare the Dataset

2 Stunden zum Abschließen

9 Videos (Gesamt 24 min), 4 Lektüren, 2 Quiz

9 Videos

Prepare the Dataset Module Introduction1m

Data Preparation2m

Data Types2m

Continuous vs. Discrete Variables1m

Data Encoding4m

Dimensionality Reduction3m

Missing and Duplicate Values3m

Normalization and Standardization2m

Holdout Method2m

4 Lektüren

Overview2m

Operations You Can Perform on Different Types of Data10m

Summarization2m

Guidelines for Preparing Training and Testing Data3m

2 praktische Übungen

Data Types Quiz5m

Preparing the Dataset30m

Woche

Woche 4

4 Stunden zum Abschließen

Set Up and Train a Model

4 Stunden zum Abschließen

13 Videos (Gesamt 43 min), 3 Lektüren, 1 Quiz

13 Videos

Set Up and Train a Model Module Introduction1m

Design of Experiments2m

Hypothesis Testing8m

p-value and Confidence Interval3m

Machine Learning Algorithms1m

Iterative Tuning1m

Bias and Generalizations5m

Cross-Validation4m

Feature Transformation3m

The Bias–Variance Tradeoff2m

Parameters2m

Regularization1m

Training Efficiency2m

3 Lektüren

Overview2m

Guidelines for Setting Up a Machine Learning Model2m

Guidelines for Training and Tuning the Model3m

1 praktische Übung

Setting Up and Training the Model30m

Über den CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner Zertifikat über berufliche Qualifikation

The Certified Artificial Intelligence Practitioner™ (CAIP) specialization prepares learners to earn an industry validated certification which will differentiate themselves from other job candidates and demnstrate proficiency in the concepts of Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) found in CAIP.

AI and ML have become an essential part of the toolset for many organizations. When used effectively, these tools provide actionable insights that drive critical decisions and enable organizations to create exciting, new, and innovative products and services. This specialization shows you how to apply various approaches and algorithms to solve business problems through AI and ML, follow a methodical workflow to develop sound solutions, use open source, off-the-shelf tools to develop, test, and deploy those solutions, and ensure that they protect the privacy of users. The specialization is designed for data science practitioners entering the field of artificial intelligence and will prepare learners for the CAIP certification exam. Your journey to CAIP Certification 1) Complete the Coursera Certified Artificial Intelligence Practitioner Professional Certificate 2) Review the CAIP AIP Exam Blueprint 3) Purchase your CAIP Exam Voucher 4) Register for your CAIP Exam

CertNexus-zertifizierter Artificial Intelligence Practitioner

Häufig gestellte Fragen

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