Will I earn university credit for completing the Specialization?

No, you will not earn university credit for completing the specialization.

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

Upon completing the specialization, you will be able to design, build, and deploy machine learning models using Java, implement real-world solutions with libraries like Weka, Tribuo, and DL4J, and integrate ML models into scalable Java applications using tools like Spring Boot, Jenkins, and ONNX.

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.

What is the refund policy?

If you subscribed, you get a 7-day free trial during which you can cancel at no penalty. After that, we don’t give refunds, but you can cancel your subscription at any time. See our full refund policy.

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.

Spécialisation Java in Machine Learning

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Ce spécialisation n'est pas disponible en Français (France)

Nous sommes actuellement en train de le traduire dans plus de langues.

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 Coursera Plus

Série de 3 cours

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

Série de 3 cours

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

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

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.

Disclaimer: This course is an independent educational resource developed by Board Infinity and is not affiliated with, endorsed by, sponsored by, or officially associated with Oracle Corporation or any of its subsidiaries or affiliates. This course is not an official preparation material of Oracle Corporation. All trademarks, service marks, and company names mentioned are the property of their respective owners and are used for identification purposes only.

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

Machine Learning Fundamentals for Java Developers

COURS 114 heuresVoir le 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 : Debugging

Catégorie : Decision Tree Learning

Catégorie : Regression Analysis

Machine Learning with Implementation in Java

COURS 213 heuresVoir le cours

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 : Natural Language Processing

Catégorie : Data Cleansing

Catégorie : Regression Analysis

Catégorie : Artificial Neural Networks

Catégorie : Deep Learning

Catégorie : Java Programming

Catégorie : Java

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Apache Spark

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Image Analysis

Catégorie : Big Data

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Statistical Machine Learning

Catégorie : Data Transformation

Real-World Applications & Model Deployment in Java

COURS 310 heuresVoir le cours

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 : Continuous Monitoring

Catégorie : Applied Machine Learning

Catégorie : Responsible AI

Catégorie : CI/CD

Catégorie : Machine Learning

Catégorie : Restful API

Catégorie : Application Deployment

Catégorie : Reinforcement Learning

Catégorie : Java

Catégorie : Artificial Intelligence

Catégorie : MLOps (Machine Learning Operations)

Catégorie : Jenkins

Catégorie : Enterprise Architecture

Catégorie : Spring Framework

Catégorie : Deep Learning

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Instructeur

Board Infinity

184 Cours306 199 apprenants

Offert par

Board Infinity

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Felipe M.

Étudiant(e) depuis 2018

’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’

Jennifer J.

Étudiant(e) depuis 2020

’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’

Larry W.

Étudiant(e) depuis 2021

’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’

Chaitanya A.

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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.