À propos de ce cours

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Certificat partageable
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Dates limites flexibles
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Niveau avancé
Approx. 14 heures pour terminer
Anglais

Compétences que vous acquerrez

Data ScienceInformation EngineeringArtificial Intelligence (AI)Machine LearningPython Programming
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Programme du cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine
1

Semaine 1

7 heures pour terminer

Model Evaluation and Performance Metrics

7 heures pour terminer
6 vidéos (Total 18 min), 19 lectures, 6 quiz
6 vidéos
Evaluation Metrics2 min
Introduction to Predictive Linear and Logistic Regression3 min
Linear Models4 min
Watson Natural Language Understanding Service Overview3 min
Case Study Introduction1 min
19 lectures
Evaluation Metrics: Through the Eyes of our Working Example3 min
Evaluation Metrics3 min
Regression Metrics5 min
Classification Metrics10 min
Multi-class and Multi-label Metrics3 min
Model Performance: Through the Eyes of our Working Example3 min
Generalizing Well to Unseen Data3 min
Model Plots, Bias, Variance4 min
Relating the Evaluation Metric to a Business Metric4 min
Linear Models: Through the Eyes of our Working Example3 min
Generalized Linear Models5 min
Linear and Logistic Regression5 min
Regularized Regression3 min
Stochastic Gradient Descent Classifier3 min
Watson Natural Language Understanding: Through the eyes of our Working Example3 min
Watson Developer Cloud Python SDK10 min
Performance and Business Metrics: Through the Eyes of our Working Example3 min
Getting Started with Performance and Business Metrics Case Study (Hands-on)2 h
Summary/Review10 min
6 exercices pour s'entraîner
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
End of Module Quiz10 min
Semaine
2

Semaine 2

6 heures pour terminer

Building Machine Learning and Deep Learning Models

6 heures pour terminer
5 vidéos (Total 15 min), 14 lectures, 5 quiz
5 vidéos
Introduction to Tree Based Methods2 min
Neural Networks2 min
Introduction to neural networks4 min
IBM Watson Visual Recognition Overview2 min
14 lectures
Tree-based Methods: Through the Eyes of our Working Example3 min
Decision Trees4 min
Bagging and Random Forests4 min
Boosting2 min
Ensemble Learning4 min
Neural networks: Through the eyes of our Working Example3 min
Multilayer perceptron (MLP)4 min
Neural network architectures4 min
On interpretability2 min
Watson Visual Recognition: Through the Eyes of our Working Example3 min
Watson Developer Cloud Python SDK10 min
TensorFlow: Through the Eyes of our Working Example3 min
Getting Started with Convolutional Neural Networks and TensorFlow (Hands-on)2 h
Summary/Review10 min
5 exercices pour s'entraîner
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
Check for Understanding30 min
End of Module Quiz10 min

Avis

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Foire Aux Questions

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