This Specialization equips learners with the skills to design, implement, and deploy machine learning solutions using Java. Starting with core ML concepts like regression, classification, and clustering, learners will apply Java-based tools such as Weka, Smile, Tribuo, and Deeplearning4j to build real-world models. The courses cover data preprocessing, model training, evaluation, deep learning, NLP, and large-scale ML with Spark and Mahout. Learners will also explore advanced topics like federated learning and MLOps practices using Jenkins and GitHub Actions. By the end of the specialization, participants will be able to create and deploy scalable ML applications in enterprise environments with Java.
Spezialisierung für Java in Machine Learning
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Spezialisierung für Java in Machine Learning
Machine Learning Development with Java. Learn to build, deploy, and scale machine learning models using Java and industry-standard tools.
Dozent: Board Infinity
Bei 
enthalten
Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
3 Monate bei 5 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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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.
Überblick
Kompetenzen, die Sie erwerben
Werkzeuge, die Sie lernen werden
Was ist inbegriffen?
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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!
Juni 2025
36 Praxisübungen
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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: Debugging
Kategorie: Regression Analysis
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: Java Programming
Kategorie: Java
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Big Data
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Scalability
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Text Mining
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: Restful API
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: CI/CD
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Continuous Monitoring
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Java
Kategorie: Application Deployment
Kategorie: Jenkins
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Spring Framework
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Dozent
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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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Häufig gestellte Fragen
The specialization takes approximately 3 months to complete.
Learners should have a basic understanding of Java programming, object-oriented concepts, and foundational mathematics, including linear algebra and probability. Familiarity with data structures and algorithms is also helpful.
It is recommended to take the courses in sequence, as each builds on the previous one; however, learners with prior knowledge may start with any specific topic they wish to focus on.
Weitere Fragen
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