Kurs
Machine Learning verstehen
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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
Es gibt keine Voraussetzungen für diesen Kurs1
What is Machine Learning?
In this chapter, we'll define machine learning and its relation to data science and artificial intelligence. Then, we'll unpack important machine learning jargon and end with the machine learning workflow for building models.
2
Machine Learning Models
Now that you know the basics of machine learning, let's dive a little bit deeper. At the end of this chapter, you will know the different types of machine learning, as well as how to evaluate and improve your models.
3
Deep Learning
In this chapter, we'll unpack deep learning beginning with neural networks. Next, we'll take a closer look at two common use-cases for deep learning: computer vision and natural language processing. We'll wrap up the course discussing the limits and dangers of machine learning.
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