When will I have access to the lectures and assignments?

To access the course materials, assignments and to earn a Certificate, you will need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. 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.

What will I get if I subscribe to this Specialization?

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.

Is financial aid available?

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.

Advanced AI Techniques for the Supply Chain

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Advanced AI Techniques for the Supply Chain

Name: Advanced AI Techniques for the Supply Chain
Rating: 3.2 (15 reviews)

Ce cours fait partie de Spécialisation "Machine Learning for Supply Chains"

Enseigné en Français (doublage IA)

Instructeur : LearnQuest Network

2 816 déjà inscrits

Inclus avec

4 modules

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.

15 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

4 modules

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15 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

2 semaines à compléter

à 10 heures par semaine

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Supply Chain
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Supervised Learning
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : Convolutional Neural Networks
Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Machine Learning Methods
Catégorie : Model Optimization
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Supply Chain Management
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Model Training
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning Algorithms
Catégorie : Demand Planning
Catégorie : Computer Vision
Catégorie : Model Evaluation
Catégorie : Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Détails à connaître

Certificat partageable

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français (doublage IA)

91%

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Ce cours fait partie de la Spécialisation "Machine Learning for Supply Chains"

Lorsque vous vous inscrivez à ce cours, vous êtes également inscrit(e) à cette Spécialisation.

Apprenez de nouveaux concepts auprès d'experts du secteur
Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
Obtenez un certificat professionnel partageable

Il y a 4 modules dans ce cours

In this course, we’ll learn about more advanced machine learning methods that are used to tackle problems in the supply chain. We’ll start with an overview of the different ML paradigms (regression/classification) and where the latest models fit into these breakdowns. Then, we’ll dive deeper into some of the specific techniques and use cases such as using neural networks to predict product demand and random forests to classify products. An important part to using these models is understanding their assumptions and required preprocessing steps. We’ll end with a project incorporating advanced techniques with an image classification problem to find faulty products coming out of a machine.

Détails du module

In this module, we'll learn about the use cases of machine learning in the supply chain. We'll start with the big picture applications before diving deeper into specific algorithms, including neural networks. Throughout the module, we'll explain not only the general artificial intelligence concepts and mathematics, but also how these algorithms can specifically be used for the supply chain.

Inclus

4 vidéos4 lectures2 devoirs1 sujet de discussion1 laboratoire non noté

4 vidéosTotal 11 minutes

Course Intro1 minute
Module Intro0 minutes
Overview of AI methods4 minutes
Introduction to Neural Networks6 minutes

4 lecturesTotal 45 minutes

Supervised and Unsupervised Learning Techniques10 minutes
Forbes: ML Revolutionizing the Supply Chain15 minutes
Neural Networks Playground10 minutes
Optional: Math Behind Neural Networks10 minutes

2 devoirsTotal 55 minutes

Practice Quiz: Neural Networks10 minutes
Neural Network Basics For the Supply Chain45 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Machine Learning Use Cases10 minutes

1 laboratoire non notéTotal 20 minutes

Implementing Neural Networks20 minutes

In this module, we'll cover the concepts relating to the ML paradigm. We'll start by learning how to pick a model, relying on considerations such as managing the bias-variance tradeoff. Next, we'll explore how machine learning models converge, including the use of stochastic gradient descent to minimize loss functions. Finally, we'll end with some practical considerations on coding advanced AI models with libraries for hyperparamter tuning.

Inclus

3 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

3 vidéosTotal 9 minutes

Module Intro1 minute
Choosing an AI Model5 minutes
Loss Functions4 minutes

4 lecturesTotal 40 minutes

Model Selection10 minutes
Stochastic Gradient Descent10 minutes
Math Behind Bias-Variance Tradeoff10 minutes
Configuring the Learning Rate10 minutes

1 devoirTotal 45 minutes

Coding Advanced AI Models45 minutes

1 devoir de programmationTotal 60 minutes

Coding Advanced AI Models60 minutes

3 laboratoires non notésTotal 660 minutes

Gradient Descent30 minutes
Overfitting/Underfitting30 minutes
Programming Assignment Solutions600 minutes

In this module, we'll expand beyond numbers and learn how to use machine learning on images and text. We'll start by talking about how to analyze text data and cover the primary methods behind natural language processing. Then, we'll learn how to analyze images by constructing convolutional neural networks complete with convolutions and pooling layers.

Inclus

5 vidéos5 lectures1 devoir1 sujet de discussion2 laboratoires non notés

5 vidéosTotal 19 minutes

Module Intro0 minutes
Autoencoders4 minutes
Notebook Example of Loading Images6 minutes
Notebook Example of CNNs5 minutes
Convolutional Neural Networks3 minutes

5 lecturesTotal 55 minutes

Accenture: Natural Language Processing Techniques10 minutes
Autoencoders (Optional)10 minutes
Image Data Analysis Using Python10 minutes
Convolutional Neural Networks (CNNs)15 minutes
Convolution and Pooling Layers10 minutes

1 devoirTotal 30 minutes

Images and Text30 minutes

1 sujet de discussionTotal 10 minutes

Automating the ML Pipeline10 minutes

2 laboratoires non notésTotal 50 minutes

Autoencoders30 minutes
Analyzing Images20 minutes

In this final project, we’ll apply what we learned in the last module to classify images of products based on whether there is a defect or not.

Inclus

1 devoir de programmation1 laboratoire non noté

Obtenez un certificat professionnel

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