Nach diesen Kursen fühle ich mich sicher, professionelle Visualisierungen und Dashboards zu erstellen.
Shoebur RahmanBeschaffungsspezialist, Giz Bangladesh
Kursbeschreibung
Einführung in die Konzepte des maschinellen Lernens
Was steckt hinter dem Hype um das maschinelle Lernen? In diesem nicht-technischen Kurs erfährst du alles, was du dich bisher nicht getraut hast, über maschinelles Lernen zu fragen. Es ist keine Codierung erforderlich.Du wirst grundlegende Konzepte kennenlernen, um deine Reise in das maschinelle Lernen zu beginnen und dein Wissen durch praktische Übungen zu festigen. Dazu gehört, dass du ein Verständnis jenseits des Fachjargons entwickelst und lernst, wie diese aufregende Technologie alles von selbstfahrenden Autos bis hin zu deinen persönlichen Amazon-Einkaufsvorschlägen ermöglicht.
Erforsche die Grundlagen des maschinellen Lernens
Wie funktioniert maschinelles Lernen, wann kannst du es einsetzen und was ist der Unterschied zwischen KI und maschinellem Lernen? Dieser Kurs behandelt all diese Themen.Du fängst damit an, herauszufinden, was maschinelles Lernen ist, seine grundlegende Definition zu erforschen und seine Beziehung zu Data Science und künstlicher Intelligenz zu untersuchen. Dann machst du dich mit dem Vokabular vertraut und beendest den Workflow des maschinellen Lernens zur Erstellung von Modellen.
Zum Abschluss des Kurses befassen wir uns mit Deep Learning. Du wirst zwei häufige Anwendungsfälle für Deep Learning erkunden: Computer Vision und Natural Language Processing (NLP) und die Grenzen und Gefahren des maschinellen Lernens kennenlernen.
Voraussetzungen
Für diesen Kurs gibt es keine Voraussetzungen
Lernprogramm
Kursübersicht
1
Was ist Machine Learning?
In diesem Kapitel definieren wir Machine Learning und seine Beziehung zu Data Science und Künstlicher Intelligenz. Anschließend räumen wir mit wichtigem Machine-Learning-Fachjargon auf und schließen mit dem Machine-Learning-Workflow zum Erstellen von Modellen.
- Was ist Machine Learning?50 XP
- Filmempfehlungen generieren50 XP
- KI, Data Science und Machine Learning gehen in eine Bar...50 XP
- Was ist wahr am Machine Learning?100 XP
- Machine-Learning-Konzepte50 XP
- Machine-Learning-Fachjargon100 XP
- Überwacht vs. unüberwacht50 XP
- Machine-Learning-Workflow50 XP
- Schritte zur Entwicklung eines Modells100 XP
- Ein wahrer Schritt50 XP
2
Machine-Learning-Modelle
Jetzt, da du die Grundlagen von Machine Learning kennst, gehen wir etwas mehr in die Tiefe. Am Ende dieses Kapitels kennst du die verschiedenen Arten von Machine Learning sowie Methoden, um deine Modelle zu bewerten und zu verbessern.
3
Deep Learning
In diesem Kapitel beleuchten wir Deep Learning, beginnend mit neuronalen Netzen. Danach schauen wir uns zwei typische Anwendungsfälle für Deep Learning genauer an: Computer Vision und Natural Language Processing. Zum Abschluss des Kurses sprechen wir über die Grenzen und Risiken von Machine Learning.
R
Machine Learning verstehen
Kurs
abgeschlossen
