What will I be able to do upon completing the Specialization?

Upon completion, you will be able to explain core AI and machine learning concepts, analyze data using Python, build and evaluate basic machine learning models, and apply AI solutions using AWS services in real-world and industry-relevant scenarios.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spécialisation "Apply AI Foundations with Python and AWS"

Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

Spécialisation "Apply AI Foundations with Python and AWS"

AI Fundamentals with Python and AWS.

Build strong AI foundations and apply machine learning concepts using Python and AWS services.

Instructeur : EDUCBA

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Série de 4 cours

Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 28 examens de cours de ce programme

niveau Débutant

Expérience recommandée

4 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Explain core artificial intelligence concepts, reasoning methods, and ethical considerations.
Apply Python libraries to analyze data and build foundational machine learning models.
Evaluate and apply AI solutions using AWS services in real-world use cases.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Data Visualization
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Plot (Graphics)
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Matplotlib
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : AI literacy
Catégorie : Machine Learning Methods

Outils que vous découvrirez

Catégorie : NumPy
Catégorie : Python Programming
Catégorie : AI Workflows
Catégorie : AWS CloudFormation
Catégorie : Pandas (Python Package)

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

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Spécialisation - série de 4 cours

This Specialization provides a structured and practical introduction to artificial intelligence, covering core AI concepts, machine learning fundamentals, deep learning principles, and real-world AI applications. Learners gain hands-on experience using Python tools and AWS AI services to analyze data, build models, and evaluate intelligent systems. The program emphasizes ethical AI, industry-aligned workflows, and scalable cloud-based implementations to prepare learners for real-world and certification-oriented roles.

Projet d'apprentissage appliqué

Learners will complete applied projects that involve data exploration, visualization, and the development of basic machine learning models using Python libraries and AWS AI services. These projects simulate real-world scenarios, enabling learners to apply AI reasoning, model evaluation, and cloud-based deployment concepts to solve practical business and industry problems.

Understand and Apply AI Fundamentals with AWS

COURS 1, 13 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core AI, machine learning, and deep learning concepts and how AI systems work.
Analyze AI applications such as NLP, computer vision, generative AI, and ethical AI practices.
Evaluate and apply AWS AI services to design real-world, scalable AI solutions.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : Unsupervised Learning

Catégorie : Amazon Web Services

Catégorie : Convolutional Neural Networks

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Natural Language Processing

Catégorie : Supervised Learning

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Amazon Bedrock

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Model Deployment

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Model Training

Catégorie : AI literacy

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : AWS SageMaker

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : LLM Application

Apply Artificial Intelligence Using Python for Beginners

COURS 2, 7 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core Artificial Intelligence concepts and how Python supports AI workflows.
Apply NumPy for numerical computing and data manipulation.
Analyze and visualize data using Matplotlib and Seaborn to identify patterns and insights.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : AI Workflows

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Artificial Intelligence

Understand and Apply Artificial Intelligence Fundamentals

COURS 3, 6 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core AI concepts and analyze intelligent reasoning and search-based methods.
Apply machine learning techniques including supervised, unsupervised, and clustering methods.
Evaluate reinforcement learning approaches used in real-world intelligent systems.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data-Driven Decision-Making

Catégorie : Decision Intelligence

Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : AI literacy

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Ethics

Catégorie : Machine Learning Algorithms

Catégorie : Agentic systems

Learn & Build Machine Learning Models with Python

COURS 4, 9 heures

Ce que vous apprendrez

Explain core machine learning concepts and prepare data using Python libraries.
Visualize and analyze datasets using NumPy, Pandas, and Matplotlib.
Build and evaluate basic machine learning models using Scikit-learn.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Data Preprocessing

Catégorie : Pandas (Python Package)

Catégorie : NumPy

Catégorie : Matplotlib

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Model Evaluation

Catégorie : Data Pipelines

Catégorie : Data Manipulation

Catégorie : Scikit Learn (Machine Learning Library)

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Data Wrangling

Catégorie : Plot (Graphics)

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Data Processing

Catégorie : Feature Engineering

Catégorie : Machine Learning Methods

Catégorie : Model Training

Catégorie : Predictive Modeling

Catégorie : Data Visualization

Catégorie : Supervised Learning

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Foire Aux Questions

The Specialization can be completed in approximately 15 to 16 weeks with a recommended time commitment of 3–4 hours per week. This schedule allows learners to progress comfortably through conceptual lessons, hands-on practice, assessments, and applied projects, while building a strong and practical foundation in artificial intelligence using Python and AWS.

No prior experience in artificial intelligence is required. Basic computer literacy and an interest in AI concepts are sufficient, while any familiarity with programming or mathematics is helpful but not mandatory.

Yes, the courses are designed to be taken in a structured sequence, starting with AI fundamentals and Python basics, and gradually progressing to machine learning and cloud-based AI applications to ensure a smooth learning experience.