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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.

Board Infinity

Instructeur : Board Infinity

Inclus avec Coursera Plus

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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niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

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à 5 heures par semaine
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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 : Machine Learning Software
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
  • Catégorie : CI/CD
  • Catégorie : Java
  • Catégorie : Responsible AI
  • Catégorie : Machine Learning
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Data Ethics
  • Catégorie : Reinforcement Learning
  • Catégorie : Natural Language Processing
  • Catégorie : AI Security
  • Catégorie : Continuous Deployment

Outils que vous découvrirez

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

Détails à connaître

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Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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  • Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
  • Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
  • Développez une compréhension approfondie de concepts clés
  • Obtenez un certificat professionnel auprès de Board Infinity

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

Real-World Applications & Model Deployment in Java

COURS 3, 9 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 : Spring Boot
Catégorie : Federated Learning
Catégorie : Continuous Deployment
Catégorie : Java Programming
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Spring Framework
Catégorie : Java
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Enterprise Application Management
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : AI Security
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Jenkins
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : CI/CD

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Instructeur

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Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021
’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.’

Chaitanya A.

’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

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