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Alberta Machine Intelligence Institute

シラバス - 本コースの学習内容

1

1

3時間で修了

Introduction to Machine Learning Applications

3時間で修了
12件のビデオ (合計44分), 6 readings, 2 quizzes
12件のビデオ
Instructor Introduction1 分
Introduction to Course 12 分
What is Artificial Intelligence and Machine Learning?5 分
What about Data Science?3 分
The Machine Learning Process4 分
The Three Kinds of Machine Learning3 分
Classification: What is it and how does it work?3 分
Regression: Fitting lines and predicting numbers3 分
Unsupervised Learning4 分
Reinforcement Learning6 分
Weekly Summary1 分
6件の学習用教材
What about Deep Learning? (supplemental)10 分
Fooling Neural Networks (supplemental)10 分
How to Curate A Ground Truth For Your Business Dataset (Required)10 分
Learning From Multiple Annotators: A Survey (supplemental)10 分
Inferring the Ground Truth Through Crowdsourcing (supplemental)10 分
Semi Supervised Learning (required)10 分
2の練習問題
Concepts and Definitions20 分
Identifying Machine Learning Techniques10 分
2

2

1時間で修了

Machine Learning in the Real World

1時間で修了
8件のビデオ (合計34分), 4 readings, 1 quiz
8件のビデオ
Features and transformations of raw data6 分
Farmer Betty and Her Precision Agriculture Plans3 分
What to consider when using your QuAM2 分
Broad Examples Narrowed Down4 分
Identify Business Evaluation4 分
Everything is a Proxy4 分
Weekly Summary2 分
4件の学習用教材
A Brief Introduction into Precision Agriculture10 分
Farmer Betty Tried Unsupervised Learning (required)10 分
Data is Central to Your ML Problem (required)10 分
Martin Zinkevich's Rules for ML (supplemental)10 分
1の練習問題
Machine Learning in the Real World Review
3

3

1時間で修了

Learning Data

1時間で修了
9件のビデオ (合計34分), 2 readings, 1 quiz
9件のビデオ
How Much Data Do I Need?4 分
Ethical Issues4 分
Bias in Data Sources3 分
Noise and Sources of Randomness5 分
Image Classification Example3 分
Data Cleaning: Everybody's favourite task4 分
Why you need to set up a Data Pipeline4 分
Weekly Summary1 分
2件の学習用教材
Data Protection Laws (required)10 分
Government readings on data privacy (supplemental)10 分
1の練習問題
Understanding Data for ML
4

4

1時間で修了

Machine Learning Projects

1時間で修了
7件のビデオ (合計35分), 2 readings, 1 quiz
7件のビデオ
MLPL as experienced by Farmer Betty3 分
Exploring the process of problem definition7 分
Assessing your QuAM for use in your Business6 分
Technically Assessing the Strength of your QuAM6 分
Different Kinds of Wrong4 分
Weekly Summary2 分
2件の学習用教材
Machine Learning Process Lifecycle Explained10 分
Deep Learning for Identifying Metastatic Breast Cancer (advanced supplemental)10 分
1の練習問題
Understanding Machine Learning Projects

Machine Learning: Algorithms in the Real World専門講座について

This specialization is for professionals who have heard the buzz around machine learning and want to apply machine learning to data analysis and automation. Whether finance, medicine, engineering, business or other domains, this specialization will set you up to define, train, and maintain a successful machine learning application. After completing all four courses, you will have gone through the entire process of building a machine learning project. You will be able to clearly define a machine learning problem, identify appropriate data, train a classification algorithm, improve your results, and deploy it in the real world. You will also be able to anticipate and mitigate common pitfalls in applied machine learning....
Machine Learning: Algorithms in the Real World

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、専門講座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。

  • サブスクライブすると、7日間の無料トライアルを体験できます。この期間中は解約金なしでキャンセルできます。それ以降、払い戻しはありませんが、サブスクリプションをいつでもキャンセルできます。返金ポリシーをすべて表示します

  • はい。受講料の支払いが難しい受講生に、Coursera(コーセラ)は学資援助を提供しています。左側の[登録]ボタンの下にある[学資援助]のリンクをクリックして申請してください。申請書の入力を促すメッセージが表示され、承認されると通知が届きます。キャップストーンプロジェクトを含む専門講座の各コースでこのステップを完了する必要があります。詳細

  • このコースでは大学の単位は付与されませんが、一部の大学ではコース修了証を単位として承認する場合があります。詳細については、大学にお問い合わせください。Coursera(コーセラ)のオンライン学位および Mastertrack™証明書は、大学の単位を取得する機会を提供します。

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。