课程名称: Applied AI with DeepLearning

课程主页: https://www.coursera.org/learn/ai

所在平台: Coursera

课程类别: 机器学习

大学或机构: IBM

讲师： Romeo Kienzler，Niketan Pansare

授课语言： 英语

提供字幕： 英文

课程文件大小： 919MB

课程介绍： 结合使用DeepLearning的AI：通过注册此课程，您同意FAQ中列出的最终用户许可协议。注册后，您可以在“资源”区域中本课程“带深度学习的应用人工智能”是IBM当前正在创建的IBM高级数据科学证书的一部分，使您可以轻松访问由自然语言处理，计算机视觉，时间序列分析专家使用的对深度学习模型的宝贵见解。 ，以及许多其他学科。

我们将学习线性代数和神经网络的基础知识。然后我们介绍最受欢迎的DeepLearning框架，例如Keras，TensorFlow，PyTorch，DeepLearning4J和Apache SystemML。 Keras和TensorFlow构成了本课程的最大部分。我们通过在物联网（IoT），财务标记数据，文献或图像数据库的真实示例中使用Keras构建模型来了解异常检测，时间序列预测，图像识别和自然语言处理。

最后，我们学习如何使用Kubernetes，Apache Spark和GPU扩展那些人造大脑。 重要信息：仅凭此课程无法获得“ IBM Watson IoT认证的数据科学家证书”。您还需要参加另外三门课程，其中当前有两门课程在建。该专业将于2018年春季末夏初准备就绪 使用这些方法，无论您想掌握什么主题的技能水平，都可以改变想法并改变生活。如果您已经是专家，那么在脑海中窥探一下您的想法，即可为涡轮增压成功创建和部署DeepLearning模型提供想法。如果您在挣扎中，则会看到一些实用技术的结构化宝库，它们将引导您逐步完成所需的工作。

如果您想在任何方面都变得更好，那么本课程将有助于您的指导。 先决条件：一些编码技能是必需的。最好是python，但其他任何编程语言都可以。另外，对数学（线性代数）有一些基本的了解是加分的，但是我们也将在第一周介绍这一部分。 如果您选择参加本课程并获得Coursera课程证书，那么您还将获得IBM数字徽章。要查找有关IBM数字徽章的更多信息，请访问ibm.biz/badging链接。

本课程属于 Advanced Data Science with IBM Specialization/专项课程 中的第3门课程。

课程压缩包下载地址（度盘链接 解压密码：xuebuyan.org）：

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