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.
Spécialisation Java in Machine Learning
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Spécialisation Java in Machine Learning
Machine Learning Development with Java. Learn to build, deploy, and scale machine learning models using Java and industry-standard tools.
Instructeur : Board Infinity
Inclus avec 
Approfondissez votre connaissance d’un sujet
niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 mois à raison de 5 heures par semaine
Planning flexible
Obtenir une qualification professionnelle
Partagez votre expertise avec les employeurs
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niveau Intermédiaire
Expérience recommandée
3 mois à raison de 5 heures par semaine
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Ce que vous apprendrez
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.
Vue d'ensemble
Compétences que vous acquerrez
Outils que vous découvrirez
Ce qui est inclus
Certificat partageable
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Enseigné en Anglais
Récemment mis à jour !
juin 2025
36 exercices pratiques
Améliorez votre expertise en la matière
- Acquérez des compétences recherchées auprès d’universités et d’experts du secteur
- Maîtrisez un sujet ou un outil avec des projets pratiques
- Développez une compréhension approfondie de concepts clés
- Obtenez un certificat professionnel auprès de Board Infinity
Spécialisation - série de 3 cours
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Decision Tree Learning
Catégorie : Debugging
Catégorie : Regression Analysis
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Java Programming
Catégorie : Java
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Regression Analysis
Catégorie : Data Cleansing
Catégorie : Artificial Neural Networks
Catégorie : Natural Language Processing
Catégorie : Image Analysis
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Data Transformation
Catégorie : Apache Spark
Catégorie : Big Data
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Statistical Machine Learning
Catégorie : Machine Learning
Ce que vous apprendrez
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.
Compétences que vous acquerrez
Catégorie : Spring Boot
Catégorie : Reinforcement Learning
Catégorie : Restful API
Catégorie : Machine Learning
Catégorie : CI/CD
Catégorie : Continuous Monitoring
Catégorie : Enterprise Architecture
Catégorie : Responsible AI
Catégorie : Java
Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)
Catégorie : Application Deployment
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Applied Machine Learning
Catégorie : Jenkins
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Spring Framework
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Instructeur
Offert par
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Jennifer J.
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Étudiant(e) depuis 2021
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Foire Aux Questions
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.
Plus de questions
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