在科学研究人工智能专业中，我们将学习如何在科学环境中使用人工智能来发现数据集的趋势和模式。课程 1 讲授与数据科学相关的 Python 语言。我们将分享一些现有的库，帮助您分析数据集。课程结束时，您将应用分类模型从病人的健康数据中预测是否患有心脏病。 课程 2 涵盖完整的机器学习管道，从读入、清理和转换数据到运行基本和高级机器学习算法。在最后的项目中，我们将运用我们的技能来比较 Python 中的不同机器学习模型。 在课程 3 中，我们将以基本模型知识为基础，探索更高级的人工智能技术。我们将描述这两种技术之间的差异，并探索它们的不同之处。然后，我们将完成一个使用随机森林预测健康患者之间相似性的项目。 在课程 4（顶点项目课程）中，我们将比较 COVID-19 基因突变的基因组序列，以确定药物疗法可以瞄准的潜在领域。课程结束时，您将能够很好地利用基因组测序发现对抗疾病的方法。

应用的学习项目

本专业的每门课程都包含建立在 Coursera 实验室平台上的实践实验室。您将使用提供的库和模型执行机器学习和人工智能指令，帮助回答数据集中的重要问题。最后一门课程是一个顶点项目，您将比较 COVID-19 突变的基因组序列，以确定药物疗法可以瞄准的潜在领域。课程从基本设置开始，贯穿整个分析过程。