Σεμινάρια & Online Courses / Machine Learning Specialization
SpecializationCoursera

Machine Learning Specialization

Το Machine Learning Specialization είναι online specialization από DeepLearning.AI και Stanford Online μέσω Coursera, με instructor τον Andrew Ng. Απευθύνεται σε αρχάριους που θέλουν να μάθουν βασικές έννοιες τεχνητής νοημοσύνης και machine learning, καλύπτοντας supervised learning, regression, classification, neural networks, decision trees, unsupervised learning, recommender systems και reinforcement learning με εργαλεία όπως NumPy, scikit-learn, TensorFlow και Jupyter.

BeginnerOnlineself-pacedΠιστοποιητικόSelf-paced
Συνδέεται με επαγγελματικές διαδρομές
Σημείωση: Το course δημοσιεύτηκε στο Education.gr στις 20/06/2026. Παρακαλούμε επιβεβαιώστε την τρέχουσα θεματολογία, τη διάρκεια, την τιμή και τις προϋποθέσεις συμμετοχής στο website του φορέα.
SpecializationΤύπος
BeginnerΕπίπεδο
Περίπου 2 μήνες με 10 ώρες/εβδομάδαΔιάρκεια
EnglishΓλώσσα

Τι περιλαμβάνει το course

Το Machine Learning Specialization είναι ένα online specialization από το DeepLearning.AI και το Stanford Online μέσω Coursera, με instructor τον Andrew Ng.

Το πρόγραμμα είναι σχεδιασμένο για αρχάριους και προσφέρει μια δομημένη εισαγωγή στις βασικές έννοιες της τεχνητής νοημοσύνης και του machine learning. Στόχος του είναι να βοηθήσει τον εκπαιδευόμενο να κατανοήσει τις βασικές τεχνικές machine learning και να αποκτήσει πρακτικές δεξιότητες για την ανάπτυξη πραγματικών AI εφαρμογών.

Η εκπαίδευση καλύπτει supervised learning, όπως linear regression, logistic regression και classification, καθώς και πιο προχωρημένες τεχνικές όπως neural networks, decision trees, random forests και boosted trees. Παράλληλα, εισάγει τον εκπαιδευόμενο σε unsupervised learning, clustering, anomaly detection, recommender systems και reinforcement learning.

Μέσα από πρακτικές ασκήσεις, ο εκπαιδευόμενος μαθαίνει να χτίζει machine learning models με Python και βιβλιοθήκες όπως NumPy, scikit-learn και TensorFlow. Το πρόγραμμα δίνει επίσης έμφαση σε best practices για machine learning development, model evaluation, model tuning και data-centric approaches για βελτίωση της απόδοσης.

Το specialization αποτελείται από 3 courses και προσφέρεται με ευέλικτο ρυθμό μάθησης. Σύμφωνα με τα στοιχεία του προγράμματος, μπορεί να ολοκληρωθεί σε περίπου 2 μήνες, με εκτιμώμενη ενασχόληση 10 ώρες την εβδομάδα. Με την ολοκλήρωση, παρέχεται shareable certificate από το Stanford University, το οποίο μπορεί να προστεθεί σε LinkedIn, βιογραφικό ή επαγγελματικό προφίλ.

Τι θα μάθεις

✓Πώς να χτίζεις machine learning models σε Python με NumPy και scikit-learn
✓Πώς να εκπαιδεύεις supervised learning models για prediction και binary classification
✓Βασικές έννοιες linear regression και logistic regression
✓Πώς να δημιουργείς και να εκπαιδεύεις neural networks με TensorFlow
✓Πώς να εφαρμόζεις multi-class classification
✓Πώς να χρησιμοποιείς decision trees και tree ensemble methods
✓Πώς να εφαρμόζεις best practices για machine learning development
✓Πώς να αξιολογείς και να βελτιώνεις machine learning models
✓Βασικές τεχνικές unsupervised learning, clustering και anomaly detection
✓Πώς να δημιουργείς recommender systems με collaborative filtering και content-based methods
✓Βασικές αρχές deep reinforcement learning
✓Πώς να εφαρμόζεις machine learning σε πραγματικά AI προβλήματα

Σε ποιους απευθύνεται

Το πρόγραμμα απευθύνεται σε αρχάριους που θέλουν να μπουν στον χώρο του AI και του machine learning, καθώς και σε data professionals, developers, analysts ή career changers που θέλουν να αποκτήσουν δομημένη βάση σε machine learning concepts και πρακτική εφαρμογή με Python libraries. Είναι κατάλληλο για όσους θέλουν να προετοιμαστούν για μελλοντική πορεία σε ρόλους όπως Machine Learning Engineer, AI Engineer ή Data Scientist.