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Developing AI Applications with Python and Flask

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Developing AI Applications with Python and Flask

Abhishek Gagneja
Ramesh Sannareddy

Instructeurs : Abhishek Gagneja

102 517 déjà inscrits

Inclus avec Coursera Plus

Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.4

(1,007 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 11 heures
Apprenez à votre propre rythme
89%
La plupart des étudiants ont apprécié ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Describe the steps and processes involved in creating a Python application including the application development lifecycle

  • Create Python modules, run unit tests, and package applications while ensuring the PEP8 coding best practices

  • Explain the features of Flask and deploy applications on the web using the Flask framework

  • Create and deploy an AI-based application onto a web server using IBM Watson AI Libraries and Flask

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : Software Testing

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Français (doublage IA)

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Il y a 3 modules dans ce cours

In this module, you will start with the basic difference between web applications and APIs. Next, you will learn about the application development lifecycle, from gathering requirements to maintaining the project. You will also get familiar with the best practices for coding as documented in the Python Enhancement Proposal (PEP8) style guide. You will learn about static code analysis, which is used to ensure that the code you write adheres to the coding rules. Next, you will learn how to create and run unit tests. Finally, you will learn how to create, verify, and run Python packages.

Inclus

7 vidéos3 lectures2 devoirs4 éléments d'application3 plugins

In this module, you will be introduced to the definitions of and key differences between Python libraries and frameworks for application development. You will also learn about Flask, a Python-based micro framework used for web deployment of applications. The module will also introduce development and deployment concepts, including routes, request and response objects, error handling, and decorators. After building an API with Flask, you will also learn to deploy web apps using Flask.

Inclus

7 vidéos1 lecture2 devoirs4 éléments d'application3 plugins

In this module, you will be introduced to Embeddable Watson AI libraries. You will also have the opportunity to build two AI-based apps. The practice project will provide you with a challenge to apply your programming skills and incorporate the IBM Watson libraries to build a text-based Sentiment Analysis tool. You will be provided guidance through each step of the project. The final project, Emotion Detection based on the text input, will help you get your skills and proficiency assessed by your peers. For both projects, you will perform unit testing, static code analysis, and incorporate error handling.

Inclus

3 lectures1 évaluation par les pairs2 éléments d'application2 plugins

Instructeurs

Évaluations de l’enseignant
4.2 (236 évaluations)
Abhishek Gagneja
IBM
6 Cours177 838 apprenants

Offert par

IBM

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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.
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’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.
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’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.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

4.4

1 007 avis

  • 5 stars

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WW
5

Révisé le 28 mars 2024

TL
5

Révisé le 12 août 2022

SC
5

Révisé le 22 mars 2024

Emplacement réservé

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