このコースについて
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次における6の4コース

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。

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。

中級レベル

約21時間で修了

推奨:9 hours/week...

英語

字幕:英語

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このProfessional Certificateを受講している学習者は

  • Data Scientists
  • Machine Learning Engineers
  • Researchers
  • Project Managers
  • Software Engineers

シラバス - 本コースの学習内容

1
4時間で修了

Tensor and Datasets

6件のビデオ (合計44分), 11 quizzes
6件のビデオ
1.1 Tensors 1D13 分
1.2 Two-Dimensional Tensors9 分
Differentiation in PyTorch5 分
1.3 Simple dataset7 分
1.5 Dataset (fix me)4 分
5の練習問題
1.1 Tensors 1D5 分
1.2 Two-Dimensional Tensors5 分
1.3 Derivatives in PyTorch5 分
Simple Dataset5 分
Datasets10 分
2
2時間で修了

Linear Regression

7件のビデオ (合計35分), 10 quizzes
7件のビデオ
2.1 Linear Regression Training3 分
Loss3 分
Gradient Descent (fix me )4 分
Cost3 分
Linear Regression PyToch5 分
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 分
7の練習問題
Prediction in One Dimension5 分
Linear Regression Training5 分
Loss5 分
Gradient Descent5 分
Cost5 分
Training Parameters in PyTorch5 分
PyTorch Linear Regression Training Slope and Bias5 分
3時間で修了

Linear Regression PyTorch Way

5件のビデオ (合計21分), 8 quizzes
5件のビデオ
Mini-Batch Gradient Descent3 分
Optimization in PyTorch3 分
Training, Validation and Test Split4 分
Training, Validation and Test Split PyTorch3 分
4の練習問題
Quiz: Stochastic Gradient Descent5 分
Mini-Batch Gradient Descent
3.3 Optimization in PyTorch5 分
Training and Validation Data PyTorch5 分
3
2時間で修了

Multiple Input Output Linear Regression

4件のビデオ (合計18分), 6 quizzes
4件のビデオ
Multiple Linear Regression Training2 分
Linear Regression Multiple Outputs5 分
Multiple Output Linear Regression Training1 分
2の練習問題
Multiple Linear Regression Prediction5 分
Multiple Output Linear Regression5 分
2時間で修了

Logistic Regression for Classification

4件のビデオ (合計31分), 8 quizzes
4件のビデオ
5.1 Logistic Regression: Prediction6 分
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 分
Logistic Regression Cross Entropy Loss10 分
5の練習問題
5.0 Linear Classifiers5 分
5.0 Linear Classifiers5 分
5.1 Logistic Regression: Prediction10 分
Bernoulli Distribution and Maximum Likelihood Estimation5 分
5.3 Logistic Regression Cross Entropy Loss10 分
4
2時間で修了

Softmax Rergresstion

3件のビデオ (合計18分), 5 quizzes
3件のビデオ
6.2 Softmax Function:Using Lines to Classify Data3 分
Softmax PyTorch6 分
3の練習問題
6.1 Softmax Function:Using Lines to Classify Data5 分
6.2 Softmax Prediction5 分
6.3 Softmax PyTorch Quizz5 分
2時間で修了

Shallow Neural Networks

6件のビデオ (合計33分), 7 quizzes
6件のビデオ
More Hidden Neurons2 分
Neural Networks with Multiple Dimensional Input5 分
7.4 Multi-Class Neural Networks5 分
7.5 Backpropagation5 分
7.5 Activation Functions4 分
6の練習問題
Neural Networks5 分
More Hidden Neurons 5 分
Neural Networks with Multiple Dimensional Inputs5 分
Multi-Class Neural Networks5 分
Backpropagation5 分
Activation Functions5 分

講師

Avatar

Joseph Santarcangelo

Ph.D., Data Scientist at IBM
IBM Developer Skills Network

IBMについて

IBM offers a wide range of technology and consulting services; a broad portfolio of middleware for collaboration, predictive analytics, software development and systems management; and the world's most advanced servers and supercomputers. Utilizing its business consulting, technology and R&D expertise, IBM helps clients become "smarter" as the planet becomes more digitally interconnected. IBM invests more than $6 billion a year in R&D, just completing its 21st year of patent leadership. IBM Research has received recognition beyond any commercial technology research organization and is home to 5 Nobel Laureates, 9 US National Medals of Technology, 5 US National Medals of Science, 6 Turing Awards, and 10 Inductees in US Inventors Hall of Fame....

IBM AI Engineering プロフェッショナル認定について

The rapid pace of innovation in Artificial Intelligence (AI) is creating enormous opportunity for transforming entire industries and our very existence. After competing this comprehensive 6 course Professional Certificate, you will get a practical understanding of Machine Learning and Deep Learning. You will master fundamental concepts of Machine Learning and Deep Learning, including supervised and unsupervised learning. You will utilize popular Machine Learning and Deep Learning libraries such as SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch, and Tensorflow applied to industry problems involving object recognition and Computer Vision, image and video processing, text analytics, Natural Language Processing, recommender systems, and other types of classifiers. You will be able to scale Machine Learning on Big Data using Apache Spark. You will build, train, and deploy different types of Deep Architectures, including Convolutional Networks, Recurrent Networks, and Autoencoders. By the end of this Professional Certificate, you will have completed several projects showcasing your proficiency in Machine Learning and Deep Learning, and become armed with skills for a career as an AI Engineer....
IBM AI Engineering

よくある質問

  • 修了証に登録すると、すべてのビデオ、テスト、およびプログラミング課題(該当する場合)にアクセスできます。ピアレビュー課題は、セッションが開始してからのみ、提出およびレビューできます。購入せずにコースを検討することを選択する場合、特定の課題にアクセスすることはできません。

  • コースに登録する際、修了証のすべてのコースにアクセスできます。コースの完了時には修了証を取得できます。電子修了証が成果のページに追加され、そこから修了証を印刷したり、LinkedInのプロフィールに追加したりできます。コースの内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講できます。

さらに質問がある場合は、受講者向けヘルプセンターにアクセスしてください。