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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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Stufe Mittel

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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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Federated Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Responsible AI
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Java
  • Kategorie: AI Security
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Artificial Intelligence

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Java Programming
  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Jenkins
  • Kategorie: Apache Mahout
  • Kategorie: Model Deployment
  • Kategorie: Spring Boot

Wichtige Details

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  • 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

Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Classification Algorithms

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

Kategorie: Java
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Java Programming
Kategorie: Apache Mahout
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Applied Machine Learning

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

Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Java
Kategorie: Federated Learning
Kategorie: Spring Boot
Kategorie: Spring Framework
Kategorie: Responsible AI
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Enterprise Application Management
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Jenkins
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: AI Security
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Applied Machine Learning

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