Introduction to AI and Machine Learning

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Introduction to AI and Machine Learning

Ce cours fait partie de Spécialisation AWS AI Practitioner

Instructeur : LearnKartS

Inclus avec Coursera Plus

2 modules

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niveau Débutant

Expérience recommandée

9 heures pour terminer

3 semaines à 3 heures par semaine

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Ce que vous apprendrez

Understand core AI concepts, including AI models, components, and real-world applications.
Master deep learning, neural networks, Natural Language Processing (NLP), computer vision, and AI inferencing techniques.
Explore machine learning techniques, from supervised and unsupervised learning to key algorithms, feature engineering, and reinforcement learning.

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Amazon Web Services
Catégorie : AWS SageMaker
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Catégorie : Feature Engineering
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Data Processing
Catégorie : Data Wrangling

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avril 2025

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17 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 2 modules dans ce cours

Welcome to the Introduction to AI and Machine Learning Course!

This course is the first course of the 3 courses specialization - AWS Certified AI Practitioner. A journey into the world of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) with AWS begins with this course. This is perfect start whether you are a beginner or want to brush up on your skills. This course will familiarize you with must-know AI concepts, machine learning algorithms, and practical applications. Supervised and unsupervised learning, major ML algorithms, neural networks, and deep learning are key topics you will become acquainted with. You will also study Natural Language Processing (NLP), computer vision, data sets, feature engineering and data wrangling concepts. Hands-on demos with Amazon SageMaker will help you understand AI model deployment and optimization. What makes this course unique? Engaging lessons, hands-on practice, and quizzes with detailed explanation will make you understand the basics required. Enroll now to: • Learn to work with AWS basics • AI basics and machine learning approaches • Explore NLP, deep learning, and computer vision • Get hands-on experience with Amazon SageMaker

This module provides a foundational understanding of Artificial Intelligence and Machine Learning. Learners explore core concepts, real-world applications, and the end-to-end ML process—from data preparation to building intelligent systems.

Inclus

31 vidéos10 lectures10 devoirs

31 vidéosTotal 97 minutes

Specialization Introduction3 minutesPrévisualiser le module
AWS Certified AI Practitioner Exam Details5 minutes
Welcome to the Course2 minutes
Learning Objectives0 minutes
EC2 Introduction and Characteristics4 minutes
Demo: Launching EC2 instance5 minutes
Demo: Connecting EC2 instance4 minutes
AWS S33 minutes
S3 Objects & Access Control4 minutes
S3 Storage Tiers6 minutes
Demo: Creating S3 Bucket4 minutes
Overview of Lambda3 minutes
How Lambda Work?5 minutes
Demo: Creating a Lambda Function4 minutes
Learning Objectives0 minutes
Introduction to Artificial Intelligence1 minute
Applications of AI3 minutes
AI Model2 minutes
AI Components1 minute
Machine Learning0 minutes
Supervised Learning4 minutes
Key Algorithms in Supervised Learning 4 minutes
Unsupervised Learning0 minutes
Unsupervised Learning Methods2 minutes
Clustering Algorithms2 minutes
Semi-supervised and Reinforcement Learning2 minutes
Learning Objectives0 minutes
Data Sets and Feature Engineering1 minute
Building a Reinforcement Learning Model2 minutes
Bias, Variance, Overfitting, and Underfitting3 minutes
Neural Networks1 minute

10 lecturesTotal 100 minutes

Importance of AI in Career Growth10 minutes
Why to become AWS Certified AI Practioner10 minutes
Course Introduction10 minutes
AWS Global Infrastructure10 minutes
Core AWS Services10 minutes
Evolution of AI10 minutes
AI/ML Terminology: A Quick Reference Guide10 minutes
Cases Where Machine Learning Falls Short10 minutes
ML Project workflow: From Idea to Deployment10 minutes
ML Business, Performance Metrics10 minutes

10 devoirsTotal 150 minutes

AWS Global Infrastructure and Core AWS Services15 minutes
EC2 Introduction and Characteristics15 minutes
AWS S315 minutes
Overview and Working of Lambda15 minutes
Introduction to Artificial Intelligence15 minutes
Machine Learning15 minutes
Mastering ML – From Data to Intelligent Systems15 minutes
Basics of AWS15 minutes
Getting started with AI and ML15 minutes
Mastering ML – From Data to Intelligent Systems15 minutes

This module looks at some of the most important areas of AI, such as Natural Language Processing, Computer Vision, and Deep Learning. It also shows how to use AWS tools and services to create and handle AI workflows.

Inclus

15 vidéos5 lectures7 devoirs

15 vidéosTotal 44 minutes

Learning Objectives0 minutesPrévisualiser le module
Natural Language Processing (NLP)3 minutes
NLP - Types and Techniques4 minutes
Computer Vision1 minute
Inferencing2 minutes
Deep Learning3 minutes
Learning Objectives0 minutes
Data Categories and Types2 minutes
Demo-Choosing the Right Instance3 minutes
Amazon SageMaker3 minutes
SageMaker Pricing 1 minute
Demo-Getting Familiar with Amazon SageMaker9 minutes
Data Wrangler1 minute
Data Wrangling Process3 minutes
Course Completion1 minute

5 lecturesTotal 50 minutes

Understanding Computer Vision: From Pixels to Predictions10 minutes
The Evolution of NLP: From Rule-Based to Deep Learning10 minutes
Role of Distributed Computing in Machine Learning10 minutes
How Clean Data Powers Better AI10 minutes
Summary10 minutes

7 devoirsTotal 105 minutes

Fundamentals of NLP andComputer Vision15 minutes
Inferencing and Deep Learning15 minutes
Data Categories and Types15 minutes
Amazon SageMaker and It's Pricing15 minutes
Data Wrangler and It's Process15 minutes
Fundamentals of NLP, Computer Vision, and Deep Learning15 minutes
AI Workflows with AWS Tools15 minutes

Instructeur

LearnKartS

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Offert par

LearnKartS

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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.’

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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Foire Aux Questions

You will discover the fundamental ideas of artificial intelligence (AI) and machine learning, such as neural networks and supervised and unsupervised learning.

Yes, a course completion certificate is allocated upon completing all graded assignments and quizzes present in the Introduction to AI and Machine Learning .

Access to lectures and assignments depends on your type of enrollment. If you take a course in audit mode, you will be able to see most course materials for free. To access graded assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience, during or after your audit. If you don't see the audit option:

The course may not offer an audit option. You can try a Free Trial instead, or apply for Financial Aid.
The course may offer 'Full Course, No Certificate' instead. This option lets you see all course materials, submit required assessments, and get a final grade. This also means that you will not be able to purchase a Certificate experience.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile. If you only want to read and view the course content, you can audit the course for free.

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31 vidéosTotal 97 minutes

10 lecturesTotal 100 minutes

10 devoirsTotal 150 minutes

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15 vidéosTotal 44 minutes

5 lecturesTotal 50 minutes

7 devoirsTotal 105 minutes

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