Informações sobre o curso

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Certificados compartilháveis
Tenha o certificado após a conclusão
100% on-line
Comece imediatamente e aprenda em seu próprio cronograma.
Prazos flexíveis
Redefinir os prazos de acordo com sua programação.
Nível avançado
Aprox. 14 horas para completar
Inglês

Habilidades que você terá

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
Certificados compartilháveis
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Nível avançado
Aprox. 14 horas para completar
Inglês

oferecido por

Placeholder

IBM

Programa - O que você aprenderá com este curso

Semana
1

Semana 1

7 horas para concluir

Model Evaluation and Performance Metrics

7 horas para concluir
6 vídeos (Total 18 mín.), 19 leituras, 6 testes
6 videos
Evaluation Metrics2min
Introduction to Predictive Linear and Logistic Regression3min
Linear Models4min
Watson Natural Language Understanding Service Overview3min
Case Study Introduction1min
19 leituras
Evaluation Metrics: Through the Eyes of our Working Example3min
Evaluation Metrics3min
Regression Metrics5min
Classification Metrics10min
Multi-class and Multi-label Metrics3min
Model Performance: Through the Eyes of our Working Example3min
Generalizing Well to Unseen Data3min
Model Plots, Bias, Variance4min
Relating the Evaluation Metric to a Business Metric4min
Linear Models: Through the Eyes of our Working Example3min
Generalized Linear Models5min
Linear and Logistic Regression5min
Regularized Regression3min
Stochastic Gradient Descent Classifier3min
Watson Natural Language Understanding: Through the eyes of our Working Example3min
Watson Developer Cloud Python SDK10min
Performance and Business Metrics: Through the Eyes of our Working Example3min
Getting Started with Performance and Business Metrics Case Study (Hands-on)2h
Summary/Review10min
6 exercícios práticos
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
End of Module Quiz10min
Semana
2

Semana 2

6 horas para concluir

Building Machine Learning and Deep Learning Models

6 horas para concluir
5 vídeos (Total 15 mín.), 14 leituras, 5 testes
5 videos
Introduction to Tree Based Methods2min
Neural Networks2min
Introduction to neural networks4min
IBM Watson Visual Recognition Overview2min
14 leituras
Tree-based Methods: Through the Eyes of our Working Example3min
Decision Trees4min
Bagging and Random Forests4min
Boosting2min
Ensemble Learning4min
Neural networks: Through the eyes of our Working Example3min
Multilayer perceptron (MLP)4min
Neural network architectures4min
On interpretability2min
Watson Visual Recognition: Through the Eyes of our Working Example3min
Watson Developer Cloud Python SDK10min
TensorFlow: Through the Eyes of our Working Example3min
Getting Started with Convolutional Neural Networks and TensorFlow (Hands-on)2h
Summary/Review10min
5 exercícios práticos
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
Check for Understanding30min
End of Module Quiz10min

Avaliações

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Sobre Programa de cursos integrados IBM AI Enterprise Workflow

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Perguntas Frequentes – FAQ

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