What will I be able to do upon completing the Specialization?

Upon completion, you will be able to explain core AI and machine learning concepts, analyze data using Python, build and evaluate basic machine learning models, and apply AI solutions using AWS services in real-world and industry-relevant scenarios.

Is this course really 100% online? Do I need to attend any classes in person?

This course is completely online, so there’s no need to show up to a classroom in person. You can access your lectures, readings and assignments anytime and anywhere via the web or your mobile device.

Can I just enroll in a single course?

Yes! To get started, click the course card that interests you and enroll. You can enroll and complete the course to earn a shareable certificate. When you subscribe to a course that is part of a Specialization, you’re automatically subscribed to the full Specialization. Visit your learner dashboard to track your progress.

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.

Can I take the course for free?

No, you cannot take this course for free. 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. If you cannot afford the fee, you can apply for financial aid.

Will I earn university credit for completing the Specialization?

This Specialization doesn't carry university credit, but some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Spezialisierung „Apply AI Foundations with Python and AWS“

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Spezialisierung „Apply AI Foundations with Python and AWS“

AI Fundamentals with Python and AWS.

Build strong AI foundations and apply machine learning concepts using Python and AWS services.

Dozent: EDUCBA

Bei enthalten

Mehr erfahren

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

4-teilige Kursreihe

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Explain core artificial intelligence concepts, reasoning methods, and ethical considerations.
Apply Python libraries to analyze data and build foundational machine learning models.
Evaluate and apply AI solutions using AWS services in real-world use cases.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Data Ethics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Responsible AI

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: AI Workflows
Kategorie: AWS CloudFormation
Kategorie: AWS SageMaker
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Kürzlich aktualisiert!

Januar 2026

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Spezialisierung - 4 Kursreihen

This Specialization provides a structured and practical introduction to artificial intelligence, covering core AI concepts, machine learning fundamentals, deep learning principles, and real-world AI applications. Learners gain hands-on experience using Python tools and AWS AI services to analyze data, build models, and evaluate intelligent systems. The program emphasizes ethical AI, industry-aligned workflows, and scalable cloud-based implementations to prepare learners for real-world and certification-oriented roles.

Übungsprojekt

Learners will complete applied projects that involve data exploration, visualization, and the development of basic machine learning models using Python libraries and AWS AI services. These projects simulate real-world scenarios, enabling learners to apply AI reasoning, model evaluation, and cloud-based deployment concepts to solve practical business and industry problems.

Understand and Apply AI Fundamentals with AWS

KURS 1 13 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain core AI, machine learning, and deep learning concepts and how AI systems work.
Analyze AI applications such as NLP, computer vision, generative AI, and ethical AI practices.
Evaluate and apply AWS AI services to design real-world, scalable AI solutions.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence

Kategorie: Unsupervised Learning

Kategorie: Reinforcement Learning

Kategorie: Amazon Web Services

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Deep Learning

Kategorie: Ethical Standards And Conduct

Kategorie: Natural Language Processing

Kategorie: Convolutional Neural Networks

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Responsible AI

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: AWS SageMaker

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Model Deployment

Apply Artificial Intelligence Using Python for Beginners

KURS 2 7 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain core Artificial Intelligence concepts and how Python supports AI workflows.
Apply NumPy for numerical computing and data manipulation.
Analyze and visualize data using Matplotlib and Seaborn to identify patterns and insights.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: AI Workflows

Kategorie: Artificial Intelligence

Understand and Apply Artificial Intelligence Fundamentals

KURS 3 6 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain core AI concepts and analyze intelligent reasoning and search-based methods.
Apply machine learning techniques including supervised, unsupervised, and clustering methods.
Evaluate reinforcement learning approaches used in real-world intelligent systems.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Kategorie: Data Ethics

Kategorie: Data-Driven Decision-Making

Learn & Build Machine Learning Models with Python

KURS 4 9 Stunden

Was Sie lernen werden

Explain core machine learning concepts and prepare data using Python libraries.
Visualize and analyze datasets using NumPy, Pandas, and Matplotlib.
Build and evaluate basic machine learning models using Scikit-learn.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Preprocessing

Kategorie: Pandas (Python Package)

Kategorie: NumPy

Kategorie: Regression Analysis

Kategorie: Model Evaluation

Kategorie: Applied Machine Learning

Kategorie: Matplotlib

Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)

Kategorie: Data Manipulation

Kategorie: Exploratory Data Analysis

Kategorie: Feature Engineering

Kategorie: Machine Learning

Kategorie: Supervised Learning

Kategorie: Python Programming

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Dozent

EDUCBA

1.047 Kurse 235.145 Lernende

von

EDUCBA

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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.“

Jennifer J.

Lernender seit 2020

„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

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Häufig gestellte Fragen

The Specialization can be completed in approximately 15 to 16 weeks with a recommended time commitment of 3–4 hours per week. This schedule allows learners to progress comfortably through conceptual lessons, hands-on practice, assessments, and applied projects, while building a strong and practical foundation in artificial intelligence using Python and AWS.

No prior experience in artificial intelligence is required. Basic computer literacy and an interest in AI concepts are sufficient, while any familiarity with programming or mathematics is helpful but not mandatory.

Yes, the courses are designed to be taken in a structured sequence, starting with AI fundamentals and Python basics, and gradually progressing to machine learning and cloud-based AI applications to ensure a smooth learning experience.