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Spécialisation "AI Engineer Associate"

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Spécialisation "AI Engineer Associate"

Master AI, Machine Learning, and Deep Learning.

Learn to implement AI algorithms, build deep learning models, & create AI agents for real-world use.

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Approfondissez votre connaissance d’un sujet

des 6 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine
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des 6 examens de cours de ce programme

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

4 semaines à compléter
à 10 heures par semaine

Ce que vous apprendrez

  • Master advanced machine learning algorithms like ensemble learning, boosting, and XGBoost.

  • Implement deep learning models with TensorFlow and PyTorch to solve real-world problems.

  • Develop and deploy AI agents across multiple industries, including healthcare, finance, and robotics.

  • Gain hands-on experience with neural networks, feature engineering, and model evaluation techniques.

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Applied Machine Learning
  • Catégorie : Deep Learning
  • Catégorie : Unsupervised Learning
  • Catégorie : Fine-tuning
  • Catégorie : Transfer Learning
  • Catégorie : Model Evaluation
  • Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Catégorie : Generative AI Agents
  • Catégorie : Machine Learning Methods
  • Catégorie : Model Training
  • Catégorie : Feature Engineering
  • Catégorie : Dimensionality Reduction
  • Catégorie : Data Preprocessing
  • Catégorie : Convolutional Neural Networks

Outils que vous découvrirez

  • Catégorie : Model Deployment
  • Catégorie : Keras (Neural Network Library)
  • Catégorie : AI Orchestration
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : BeeAI
  • Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)

Détails à connaître

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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 Packt

Spécialisation - série de 3 cours

Machine Learning Foundations

Machine Learning Foundations

COURS 1, 7 heures

Ce que vous apprendrez

  • Gain hands-on experience implementing machine learning algorithms like regression, decision trees, and neural networks in Python.

  • Understand and apply feature engineering techniques to optimize data for machine learning models.

  • Master model evaluation methods, including cross-validation and hyperparameter tuning, to enhance model performance.

  • Explore advanced machine learning techniques such as reinforcement learning, neural networks, and unsupervised learning methods.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Python Programming
Catégorie : Classification Algorithms
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Dimensionality Reduction
Catégorie : Model Training
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Unsupervised Learning
Catégorie : Data Preprocessing
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Methods
Deep Learning and Advanced Techniques

Deep Learning and Advanced Techniques

COURS 2, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Gain expertise in ensemble learning techniques like bagging, boosting, and gradient boosting to improve model accuracy.

  • Build and optimize neural networks using TensorFlow, Keras, and PyTorch for deep learning tasks.

  • Apply advanced techniques like transfer learning, fine-tuning, and handling complex data types.

  • Deploy deep learning models to production environments and troubleshoot performance issues.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : PyTorch (Machine Learning Library)
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Model Training
Catégorie : Fine-tuning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Keras (Neural Network Library)
AI Engineering and Deployment

AI Engineering and Deployment

COURS 3, 9 heures

Ce que vous apprendrez

  • Master machine learning models using TensorFlow, Keras, and pre-trained neural networks for various tasks.

  • Build and deploy AI agents with advanced frameworks like AutoGPT, IBM Bee, and LangGraph.

  • Learn the ethical, legal, and societal implications of AI technologies.

  • Gain hands-on experience in deploying AI models to production environments using TensorFlow Serving and Kubernetes.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Model Deployment
Catégorie : Tensorflow
Catégorie : Generative AI Agents
Catégorie : BeeAI
Catégorie : Transfer Learning
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : AI Orchestration
Catégorie : Model Training
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Agentic systems
Catégorie : Agentic Workflows
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Ethics
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Scalability
Catégorie : Recurrent Neural Networks (RNNs)
Catégorie : Model Optimization

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Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

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.’

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’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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