このコースについて

2,468 最近の表示
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における5の4コース
中級レベル

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

約22時間で修了
英語

学習内容

  • Train and evaluate decision trees and random forests for regression and classification.

  • Train and evaluate support-vector machines (SVM) for regression and classification.

  • Train and evaluate multi-layer perceptron (ML) artificial neural networks (ANN) for regression and classification.

  • Train and evaluate convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN) for computer vision and natural language processing tasks.

習得するスキル

Deep LearningArtificial Neural NetworkDecision TreeSupport Vector Machine (SVM)Machine Learning (ML) Algorithms
柔軟性のある期限
スケジュールに従って期限をリセットします。
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンライン
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
次における5の4コース
中級レベル

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

約22時間で修了
英語

提供:

Placeholder

CertNexus

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

5時間で修了

Build Decision Trees and Random Forests

5時間で修了
16件のビデオ (合計64分), 4 学習用教材, 1 個のテスト
2

2

3時間で修了

Build Support-Vector Machines (SVM)

3時間で修了
8件のビデオ (合計35分), 3 学習用教材, 1 個のテスト
3

3

3時間で修了

Build Multi-Layer Perceptrons (MLP)

3時間で修了
8件のビデオ (合計29分), 2 学習用教材, 1 個のテスト
4

4

6時間で修了

Build Convolutional and Recurrent Neural Networks (CNN/RNN)

6時間で修了
11件のビデオ (合計66分), 3 学習用教材, 1 個のテスト

CertNexus人工知能の実践者 プロフェッショナル認定について

CertNexus人工知能の実践者

よくある質問

さらに質問がある場合は、受講者ヘルプセンターにアクセスしてください。