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Spezialisierung für Java in Machine Learning

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Spezialisierung für Java in Machine Learning

Machine Learning Development with Java. Learn to build, deploy, and scale machine learning models using Java and industry-standard tools.

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

12 Wochen zu vervollständigen
unter 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Zertifikat erwerben
Mit kostenpflichtigen Plänen
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12 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Build and evaluate machine learning models using Java libraries like Weka, Tribuo, and Deeplearning4j.

  • Deploy ML models in real-world Java applications using Spring Boot, Jenkins, and cloud-ready tools.

  • Apply advanced ML techniques including NLP, deep learning, and federated learning for enterprise use cases.

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

36 Praxisübungen

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Board Infinity .

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Understand and apply core ML techniques using Java libraries

  • Apply supervised and unsupervised learning techniques such as regression, classification, and clustering.

  • Create end-to-end ML workflows in Java, including data preprocessing, model training, and performance evaluation.

  • Evaluate and debug Java-based ML models to improve performance, reliability, and readiness for real-world deployment scenarios.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Decision Tree Learning, Debugging, Fraud detection und Regression Analysis

Was Sie lernen werden

  • Apply data preprocessing techniques using Java tools like Weka and Tribuo for machine learning tasks.

  • Build, train, and evaluate classification, regression, and deep learning models using DL4J, Tribuo, and DJL.

  • Implement NLP and scalable machine learning workflows using Apache OpenNLP, Spark MLlib, and Mahout.

  • Deploy machine learning models using standardized formats like PMML and ONNX, ensuring cross-platform interoperability and production readiness.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Java Programming, Artificial Neural Networks, Data Processing, Deep Learning, Java, Natural Language Processing, Regression Analysis, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Transformation, Applied Machine Learning, Scalability, Data Cleansing, Application Deployment, Apache Spark, Feature Engineering und Interoperability

Was Sie lernen werden

  • Deploy ML models in Java applications using Spring Boot, REST APIs, and edge deployment tools.

  • Automate ML pipelines with MLOps tools like Jenkins and GitHub Actions.

  • Apply reinforcement learning, federated learning, and responsible AI practices in enterprise contexts.

  • Design and deploy a full-stack ML solution in Java through a capstone project, applying real-world data and production deployment strategies.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Spring Boot, Application Deployment, Java, Continuous Monitoring, Continuous Deployment, Reinforcement Learning, CI/CD, Machine Learning, Responsible AI, Java Programming, MLOps (Machine Learning Operations), Enterprise Application Management, Spring Framework, Enterprise Architecture, Jenkins, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence und Applied Machine Learning

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