Data ScienceArtificial Intelligence (AI)Information Technology (IT) ArchitectureData ArchitectureLeadershipDeep LearningJobsMachine LearningManagementAnalyticsInnovation
学習内容
Understand what is AI, its applications and use cases and how it is transforming our lives
Explain terms like Machine Learning, Deep Learning and Neural Networks
Describe several issues and ethical concerns surrounding AI
Articulate advice from experts about learning and starting a career in AI
習得するスキル
この専門講座について
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This specialization will explain and describe the overall focus areas for business leaders considering AI-based solutions for business challenges. The first course provides a business-oriented summary of technologies and basic concepts in AI. The second will introduce the technologies and concepts in data science. The third introduces the AI Ladder, which is a framework for understanding the work and processes that are necessary for the successful deployment of AI-based solutions.
応用学習プロジェクト
Each of the courses in this specialization include Checks for Understanding, which are designed to assess each learner’s ability to understand the concepts presented as well as use those concepts in actual practice. Specifically, those concepts are related to introductory knowledge regarding 1) artificial intelligence; 2) data science, and; 3) the AI Ladder.
受講生の就業成果
35%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
10%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
経験は不要です。
約2か月で修了
推奨3時間/週
英語
字幕：英語, ロシア語
受講生の就業成果
35%
この専門講座終了後に新しいキャリアをスタートしました
10%
昇給や昇進につながった
共有できる証明書
修了時に証明書を取得
100%オンラインコース
自分のスケジュールですぐに学習を始めてください。
フレキシブルなスケジュール
柔軟性のある期限の設定および維持
初級レベル
経験は不要です。
約2か月で修了
推奨3時間/週
英語
字幕：英語, ロシア語
この専門講座には3コースあります。
Introduction to Artificial Intelligence (AI)
6,220件の評価
In this course you will learn what Artificial Intelligence (AI) is, explore use cases and applications of AI, understand AI concepts and terms like machine learning, deep learning and neural networks. You will be exposed to various issues and concerns surrounding AI such as ethics and bias, & jobs, and get advice from experts about learning and starting a career in AI. You will also demonstrate AI in action with a mini project.
データサイエンスとは何ですか？
40,923件の評価
The art of uncovering the insights and trends in data has been around since ancient times. The ancient Egyptians used census data to increase efficiency in tax collection and they accurately predicted the flooding of the Nile river every year. Since then, people working in data science have carved out a unique and distinct field for the work they do. This field is data science. In this course, we will meet some data science practitioners and we will get an overview of what data science is today.
The AI Ladder: A Framework for Deploying AI in your Enterprise
127件の評価
This course is intended for business and technical professionals involved in strategic decision-making focused on bringing AI into their enterprises. Through the use of a conceptual model called “The AI Ladder”, participants in this course will learn the requirements, terms and concepts associated with successfully developing and deploying AI solutions in their enterprises. After completing this course you will be able to explain and describe each of the steps required to ensure success when you build and deploy AI solutions in your business enterprise.
提供：
IBM
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.
よくある質問
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.
Can I just enroll in a single course?
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。
1つのコースだけに登録することは可能ですか？
はい。まず始めに興味のあるコースカードをクリックして登録します。コースに登録して修了することによって、共有できる修了証を取得するか、無料でコースを聴講してコースの教材を確認することができます。専門講座の一部であるコースにサブスクライブすると、専門講座全体に自動的にサブスクライブされます。進捗を追跡するには、受講生のダッシュボードにアクセスしてください。
Can I take the course for free?
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。
無料でコースを受講できますか？
コースに登録すると専門講座のすべてのコースにアクセスできるようになり、コースを修了すると修了証を取得できます。コース内容の閲覧のみを希望する場合は、無料でコースを聴講することができます。受講料の支払いが難しい場合は、学資援助を申請することができます。
このコースは100%オンラインで提供されますか？実際に出席する必要のあるクラスはありますか？
このコースは完全にオンラインで提供されているため、実際に教室に出席する必要はありません。Webまたはモバイル機器からいつでもどこからでも講義、学習用教材、課題にアクセスできます。
専門講座を修了するのにどのくらいの期間かかりますか？
No prior knowledge of artificial intelligence, machine learning, or data science is needed.
Do I need to take the courses in a specific order?
It is strongly suggested that learners complete the courses in the order presented.
Will I earn university credit for completing the Specialization?
No.
専門講座を修了することで大学の単位は付与されますか？
This specialization is designed for business leaders who are considering AI-based solutions for business challenges in their enterprises. Learners who complete this specialization will be able to:
- Explain a business-oriented summary of today’s technologies and basic concepts in AI
- Describe and explain the basic technologies and concepts in the area of data science
- Describe the AI Ladder and its use in understanding the work and processes that are necessary for the successful deployment of AI-based solutions in large enterprises.
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。
