IBM认证多久知道成绩
很多朋友想知道IBM认证多久知道成绩,下面就让我们来看看吧。
考试结束后,成绩会自动传回考生所用的考试机器,所以考试完就可知道成绩,若考生没有通过考试,考生可再次注册考试,再次考试仍需缴纳同样费用,考生可多次参加考试,直到考试合格为止。
报名考试
以传真或电话方式向IBM中国教育培训中心或IBM技术中心报名考试。
填报名表注意事项
1、填表姓名应填英文名,并注意大小写,不同的写法被认为是不同的人;
2、如果是第一次参加考试,IBM考试中心会给予一个考试号码,将作为以后参加任何一个IBM认证考试时所用的准考证号码,此考试号码请妥善保存;
3、填写地址一栏时,填写永久地址,以便考试中心或IBM联系。
考试须知
1、IBM认证考试试题为英文试题,全程机试,准许考生带英汉字典进入考场,考试地点为IBM技术培训中心;
2、考试结束后,成绩会自动传回考生所用的考试机器,所以考试完就可知道成绩;
3、如果有事不能参加考试,要提前一周通知考试中心要求延期或取消,否则不退考试费用;
4、若考生没有通过考试,考生可再次注册考试,再次考试仍需缴纳同样费用,考生可多次参加考试,直到考试合格为止;
5、考试结束后,考生应签署一份同意书,IBM美国在收到考生通过所有课程考试的通知和考生签署的同意书后,把证书寄过来。
怎么查询ibm认证证书
挑战高薪!5大机器学习认证都在这里了,赶紧收藏
随着人工智能(AI)继续彻底改变许多行业,机器学习这一重要领域的重要性不断上升。正因为如此,随着公司寻求在其流程和产品中实施ML,对ML工程师的需求很高。它正迅速成为市场上的顶级工作之一。
鉴于这一切,机器学习认证可以开辟许多机会。
下面是对顶级机器学习认证的介绍。
1.IBM机器学习专业证书IBM的这一证书是针对那些希望发展机器学习职业所需的技能和经验的人。该计划由6门课程组成,帮助你发展对主要算法及其用途的理解。虽然中级课程对任何具有计算机技能和对利用数据感兴趣的人都很有用,但建议有一些Python编程、统计和线性代数的背景。
以下是该认证的主要内容。
· 6门课程
· 无监督学习、监督学习、深度学习和强化学习方面的技能
· 时间序列分析和生存分析等特殊课题
· 用开源框架和库来编码你自己的项目
· 完成后获得IBM的数字徽章
· 工作时间。6个月,3小时/周
2.IBM人工智能工程专业证书另一个顶级的机器学习认证,这个6门课程的专业证书旨在为个人提供必要的工具,以成功地成为一名人工智能或ML工程师。它涵盖了机器学习和深度学习的基本概念,如监督和无监督学习。你还将学习如何构建、训练和部署深度架构。
以下是该认证的主要内容。
· 6门课程
· 用Python进行监督和非监督学习
· 应用流行的机器学习和深度学习库,如SciPy, ScikitLearn, Keras, PyTorch和Tensorflow
· 处理涉及物体识别、计算机视觉、图像和视频处理、文本分析和NLP的问题
· 完成后获得IBM的数字徽章
· 时间:8个月,3小时/周
3.斯坦福大学的机器学习这门由斯坦福大学提供的课程教授最有效的机器学习技术,并且你有机会将它们实施到自己的工作中。这门课还提供了将这些技术应用于新问题所需的知识。这是一门广泛的课程,是对机器学习、数据挖掘和统计模式识别的介绍。
以下是本课程的主要内容。
· 监督与非监督学习 "等主题
· 大量的案例研究和应用
· 应用学习算法建立智能机器人、文本理解、计算机视觉、医疗信息学、音频和数据库挖掘等。
· 竞争时可分享证书
· 持续时间。60小时
4.Getting Started AWS机器学习这个简短但令人印象深刻的课程帮助你开始使用AWS机器学习。它涵盖了重要的主题,如AWS上的机器学习,AWS上的计算机视觉,以及AWS上的自然语言处理。每个主题中都有几个模块,它们涵盖了各种ML概念和AWS服务。
以下是本课程的主要内容。
· 专家的洞察力
· 一个中级水平的课程
· ML可以处理和解决的关键问题
· 利用亚马逊人工智能服务(如Amazon Comprehend、Amazon Rekognition和Amazon Translate)构建智能应用程序
· 使用内置算法的Amazon SageMaker和Jupyter Notebook实例构建、训练和部署模型
· 看看AWS DeepLens,有史以来第一个支持深度学习的视频摄像头
· 时间:8小时
5.使用Python的机器学习认证培训本课程是进入机器学习的完美通道,获得各种机器学习算法的专业知识,如回归、聚类、决策树、随机森林、奈何贝叶斯和Q-学习。
以下是本课程的主要内容。
· 中级水平
· 现场教员
· 涉及机器学习主题的真实世界项目
· 监督学习、无监督学习和强化学习
· 持续时间。36小时
机器学习是技术领域发展最快的领域之一,它在就业市场上的地位越来越重要。根据世界经济论坛的数据,人工智能的发展在未来几年可以创造5800万个新的净就业岗位,虽然需要数以百万计的人工智能工程师,但目前大约有30万个。
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