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ÜBER DIESEN KURS
Maschinelles Lernen ist die Wissenschaft, Computer zum Handeln zu bringen, ohne explizit programmiert zu werden. In den letzten zehn Jahren hat uns maschinelles Lernen selbstfahrende Autos, praktische Spracherkennung, effektive Websuche und ein erheblich verbessertes Verständnis des menschlichen Genoms beschert. Maschinelles Lernen ist heute so allgegenwärtig, dass Sie es wahrscheinlich Dutzende Male am Tag verwenden, ohne es zu wissen. Viele Forscher sind auch der Meinung, dass dies der beste Weg ist, um zu einer KI auf menschlicher Ebene zu gelangen. In diesem Kurs lernen Sie die effektivsten maschinellen Lerntechniken kennen und üben, wie Sie sie implementieren und für sich selbst arbeiten lassen. Am wichtigsten ist, dass Sie nicht nur die theoretischen Grundlagen des Lernens erlernen, sondern auch das praktische Wissen erwerben, das erforderlich ist, um diese Techniken schnell und wirkungsvoll auf neue Probleme anzuwenden. Endlich du'
BESCHREIBUNG
Dieser Kurs bietet eine breite Einführung in maschinelles Lernen, Data Mining und statistische Mustererkennung. Zu den Themen gehören: (i) Überwachtes Lernen (parametrische/nicht-parametrische Algorithmen, Support Vector Machines, Kernel, neuronale Netze). (ii) Unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionsreduktion, Empfehlungssysteme, Deep Learning). (iii) Best Practices im maschinellen Lernen (Bias/Varianz-Theorie; Innovationsprozess im maschinellen Lernen und KI). Der Kurs basiert auch auf zahlreichen Fallstudien und Anwendungen, sodass Sie auch lernen, wie Sie Lernalgorithmen anwenden, um intelligente Roboter zu bauen (Wahrnehmung, Steuerung), Textverständnis (Websuche, Anti-Spam), Computer Vision, medizinische Informatik. , Audio, Datenbank-Mining und andere Bereiche.
EIGENSCHAFTEN DIESES KURS
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Kurssprache:Englisch mit englischen Untertiteln
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Erstellt von:Stanford Universität
Vorteil
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Andrew Ng LEHRER DIREKTOR
CEO / Gründer Landing AI; Mitbegründer, Coursera; außerordentlicher Professor, Stanford University; ehemaliger Chief Scientist, Baidu und Gründungsdirektor von Google Brain
meine person_add 3.512.632 Studierende
mein Computer 11 Kurs(e)
FAQs
METHODE
STUDIENNIVEAU
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KURSDETAILS
- LIEFERZEITPLAN: Lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo und Ihrer eigenen Verfügbarkeit
- VIDEOSTUNDEN: 56
- STUDIENZEIT (geschätzt): ungefähr 4 bis 5 Monate (mit durchschnittlich 6 Stunden pro Woche).
- ZUGRIFFSZEIT Zugriff auf Inhalte nach Abschluss des Kurses
WICHTIGE ASPEKTE DIESER STUDIE
- Logistische Regression
- künstliche neuronale Netz
- Algorithmen für maschinelles Lernen (ML).
- Maschinelles Lernen
NEU
Ricardo Salcedo
Juli 6, 2021 bei 12: 07 UhrDieser Kurs ist eine erstaunliche und umfangreiche Ressource für maschinelles Lernen, die keine Angst davor hat, in die Mathematik hinter maschinellem Lernen einzutauchen. Ich habe all die intuitiven Erklärungen und Beispiele des Ausbilders sehr genossen. Durch die Konzentration auf die Grundlagen von ML und nicht auf eine bestimmte Programmiersprache oder Bibliothek stellt dieser Kurs sicher, dass er auch Jahre nach seiner Veröffentlichung relevant bleibt. Insgesamt kann dieser Kurs für manche Leute etwas herausfordernd sein, aber es ist sicherlich die ganze Zeit wert, die dafür aufgewendet wird.