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Spécialisation "Java in Machine Learning "

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Spécialisation "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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Instructeur : Board Infinity

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

12 semaines à compléter
à 5 heures par semaine
Planning flexible
Apprenez à votre propre rythme
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Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Machine Learning Software
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Java
  • Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Responsible AI

Outils que vous découvrirez

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

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Enseigné en Anglais

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  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
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Spécialisation - série de 3 cours

Machine Learning Fundamentals for Java Developers

Machine Learning Fundamentals for Java Developers

COURS 1, 12 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Java Programming
Catégorie : Model Training
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Logistic Regression
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Machine Learning Software
Machine Learning with Implementation in Java

Machine Learning with Implementation in Java

COURS 2, 11 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Apache Mahout
Catégorie : Java
Catégorie : Java Programming
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Model Training
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Software
Catégorie : Fine-tuning
Real-World Applications & Model Deployment in Java

Real-World Applications & Model Deployment in Java

COURS 3, 8 heures

Ce que vous apprendrez

  • 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.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Continuous Deployment
Catégorie : Spring Framework
Catégorie : Java Programming
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Java
Catégorie : Federated Learning
Catégorie : Spring Boot
Catégorie : CI/CD
Catégorie : AI Security
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Jenkins
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

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Larry W.

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’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

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