Ce cours fait partie de la Spécialisation AI for Scientific Research

3.8
étoiles
10 évaluations

Sabrina Moore +2 enseignants de plus

Offert par

Spécialisation AI for Scientific ResearchLearnQuest

À propos de ce cours

1 802 consultations récentes

This course is aimed at anyone interested in applying machine learning techniques to scientific problems. In this course, we'll learn about the complete machine learning pipeline, from reading in, cleaning, and transforming data to running basic and advanced machine learning algorithms. We'll start with data preprocessing techniques, such as PCA and LDA. Then, we'll dive into the fundamental AI algorithms: SVMs and K-means clustering. Along the way, we'll build our mathematical and programming toolbox to prepare ourselves to work with more complicated models. Finally, we'll explored advanced methods such as random forests and neural networks. Throughout the way, we'll be using medical and astronomical datasets. In the final project, we'll apply our skills to compare different machine learning models in Python.

Dates limites flexibles

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Certificat partageable

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100 % en ligne

Commencez dès maintenant et apprenez aux horaires qui vous conviennent.

Cours 2 sur 4 dans le

Spécialisation AI for Scientific Research

Niveau intermédiaire

Some basic Python knowledge

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

Ce que vous allez apprendre

Implement and evaluate machine learning models (neural networks, random forests, etc.) on scientific data in Python

Compétences que vous acquerrez

Artificial Neural Network
Machine Learning
Python Programming
Random Forest
PCA

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Spécialisation AI for Scientific Research

Niveau intermédiaire

Some basic Python knowledge

Approx. 12 heures pour terminer

Anglais

Enseignants

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LearnQuest

LearnQuest is the preferred training partner to the world’s leading companies, organizations, and government agencies. Our team boasts 20+ years of experience designing, developing and delivering a full suite industry-leading technology education classes and training solutions across the globe. Our trainers, equipped with expert industry experience and an unparalleled commitment to quality, facilitate classes that are offered in various delivery formats so our clients can obtain the training they need when and where they need it.

Programme de cours : ce que vous apprendrez dans ce cours

Semaine

Semaine 1

2 heures pour terminer

Before the AI: Preparing and Preprocessing Data

In this module, we'll tackle the steps taken before we can use AI algorithms. We'll start with an introduction to the most prominent data preprocessing techniques including filling in missing values and removing outliers. Then we'll dive into data transformations including PCA and LDA, two methods featured heavily for dimensionality reduction. Finally, we'll learn how to code the algorithms in Python to set up your data for use in the next module.

2 heures pour terminer

12 vidéos (Total 47 min), 4 lectures, 2 quiz

12 vidéos

Course Introduction45s

Setting Up the Environment2 min

Module Introduction51s

Anatomy of a Dataset (I)5 min

Anatomy of a Dataset (II)4 min

Data Preprocessing Techniques6 min

Calculating Eigenvalues and Eigenvectors5 min

Introduction to PCA3 min

Math of PCA5 min

PCA in Action (I)3 min

PCA in Action (II)6 min

Introduction to LDA2 min

4 lectures

Data Preprocessing10 min

PCA Explained10 min

Matrix Multiplication10 min

LDA in Practice10 min

2 exercices pour s'entraîner

Practice Quiz: Eigenvalues and Eigenvectors10 min

Data Preprocessing Techniques30 min

Semaine

Semaine 2

4 heures pour terminer

Foundational AI Algorithms: K-Means and SVM

In this module, we'll dive into two of the most foundational machine learning algorithms: K-Means and support vector machines. We'll start by comparing the two branches of ML: supervised and unsupervised learning. Then, we'll go into the specific similarities and differences between K-Nearest neighbors for classification and K-Means clustering. Finally, we'll perform deep dives into K-Means and SVMs, learning the basic theory behind them and how to implement each in Python.

4 heures pour terminer

4 vidéos (Total 13 min), 3 lectures, 3 quiz

Semaine

Semaine 3

4 heures pour terminer

Advanced AI: Neural Networks and Decision Trees

In this module, we'll explore some advanced AI techniques. We'll start with tree-based algorithms, made popular because of the use of random forests for both classification and regression. Then, we'll build our way to neural networks, starting from experimentation on the different models. We'll spend some time in the Tensorflow playground getting familiar with the different mechanics behind neural networks. Finally, we'll code our own neural networks to make predictions on unseen data.

4 heures pour terminer

1 vidéo (Total 1 min), 4 lectures, 2 quiz

Semaine

Semaine 4

2 heures pour terminer

Course Project

2 heures pour terminer

Avis

3.8

2 avis

5 stars
40 %
4 stars
10 %
3 stars
40 %
2 stars
10 %

Meilleurs avis pour MACHINE LEARNING MODELS IN SCIENCE

par RJ7 juil. 2022

I would have had more stars, but a couple of the programming assignments had different values for random used for the answer and not what was listed in the question.

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À propos du Spécialisation AI for Scientific Research

In the AI for Scientific Research specialization, we'll learn how to use AI in scientific situations to discover trends and patterns within datasets. Course 1 teaches a little bit about the Python language as it relates to data science. We'll share some existing libraries to help analyze your datasets. By the end of the course, you'll apply a classification model to predict the presence or absence of heart disease from a patient's health data. Course 2 covers the complete machine learning pipeline, from reading in, cleaning, and transforming data to running basic and advanced machine learning algorithms.In the final project, we'll apply our skills to compare different machine learning models in Python. In Course 3, we will build on our knowledge of basic models and explore more advanced AI techniques. We’ll describe the differences between the two techniques and explore how they differ. Then, we’ll complete a project predicting similarity between health patients using random forests. In Course 4, a capstone project course, we'll compare genome sequences of COVID-19 mutations to identify potential areas a drug therapy can look to target. By the end, you'll be well on your way to discovering ways to combat disease with genome sequencing.

Foire Aux Questions

Quand aurai-je accès aux vidéos de cours et aux devoirs ?
L’accès à des vidéos de cours et des devoirs dépend de votre type d’inscription. Si vous suivez un cours en mode auditeur libre, vous pourrez voir la plupart des contenus de cours gratuitement. Pour accéder aux devoirs notés et obtenir un certificat, vous devrez acheter une expérience de certificat, pendant ou après avoir assister au cours en tant qu’auditeur libre. Si vous ne visualisez pas l’option auditeur libre :
Il est possible que le cours ne propose pas d’option auditeur libre. Vous pouvez en revanche accéder à un essai gratuit ou faire une demande d'aide financière.
Le cours propose peut-être « Cours complet, aucun certificat » à la place. Cette option vous permet de voir tous les contenus de cours, de soumettre les évaluations requises et d'obtenir une note finale. Cependant, vous ne pourrez pas acheter une expérience de certificat.
À quoi ai-je droit si je m'abonne à cette Spécialisation ?
Lorsque vous vous inscrivez au cours, vous bénéficiez d'un accès à tous les cours de la Spécialisation, et vous obtenez un Certificat lorsque vous avez réussi. Votre Certificat électronique est alors ajouté à votre page Accomplissements. À partir de cette page, vous pouvez imprimer votre Certificat ou l'ajouter à votre profil LinkedIn. Si vous souhaitez seulement lire et visualiser le contenu du cours, vous pouvez accéder gratuitement au cours en tant qu'auditeur libre.
Une aide financière est-elle possible ?
Oui. Dans certains programmes d’apprentissage, vous pouvez demander une aide financière ou une bourse d’études si vous ne pouvez pas payer les frais d’inscription. Si une aide financière ou une bourse d’études est disponible pour le programme d’apprentissage choisi, vous trouverez un lien pour faire une demande sur la page de description.

D'autres questions ? Visitez le Centre d'Aide pour les Étudiants.

Machine Learning Models in Science

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Rajvir Dua

Neelesh Tiruviluamala

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Foundational AI Algorithms: K-Means and SVM

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