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Spezialisierung Java in Machine Learning

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Spezialisierung Java in Machine Learning

Machine Learning Development with Java. Learn to build, deploy, and scale machine learning models using Java and industry-standard tools.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Monate
Pro Woche 5 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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3 Monate
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Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Transformation
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Image Analysis
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Java
  • Kategorie: Interoperability
  • Kategorie: Application Deployment
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Data Cleansing
  • Kategorie: Decision Tree Learning
  • Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Debugging
  • Kategorie: Spring Boot
  • Kategorie: Data Ethics
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Continuous Integration
  • Kategorie: Spring Framework
  • Kategorie: Jenkins
  • Kategorie: Continuous Monitoring
  • Kategorie: Enterprise Architecture
  • Kategorie: Continuous Deployment
  • Kategorie: Reinforcement Learning

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Juni 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Board Infinity .

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Java
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Debugging
Kategorie: Machine Learning Algorithms

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Java
Kategorie: Interoperability
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Data Cleansing

Was Sie lernen werden

  • 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.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Spring Boot
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Continuous Integration
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Java
Kategorie: Spring Framework
Kategorie: Jenkins
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Enterprise Architecture
Kategorie: Continuous Deployment
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Applied Machine Learning

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