By the end of this course, learners will be able to analyze datasets, apply machine learning algorithms, evaluate classifiers, and implement deep learning models using Python and its popular frameworks. The course begins with the foundations of AI, covering essential concepts such as Python for AI, bias-variance tradeoff, and model evolution. Learners will then explore data handling, visualization, dimensionality reduction, and classifier evaluation to strengthen practical ML skills. Finally, the course dives into advanced AI with multilayer perceptrons, clustering, ensemble methods, and hands-on practice with TensorFlow, Keras, and PyTorch.
AI with Python: Apply & Implement ML Models
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AI with Python: Apply & Implement ML Models
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
Dozent: EDUCBA
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Analyze datasets and apply key ML algorithms in Python.
Evaluate classifiers and perform dimensionality reduction.
Build deep learning models with TensorFlow, Keras, and PyTorch.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Applied Machine Learning
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
- Kategorie: Predictive Modeling
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Exploratory Data Analysis
- Kategorie: Data Manipulation
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Keras (Neural Network Library)
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Dimensionality Reduction
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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11 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Artificial Intelligence with Python: Foundations to Projects
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
In diesem Kurs gibt es 3 Module
This module builds a strong foundation in Artificial Intelligence by introducing Python’s role in AI, exploring the basics of machine learning, and emphasizing the importance of data processing. Learners will also examine the concepts of bias, variance, and model evolution while gaining hands-on exposure to Scikit-learn, a widely used machine learning library. By the end of this module, learners will be equipped with essential skills to begin building AI solutions confidently.
Das ist alles enthalten
8 Videos3 Aufgaben
This module focuses on data handling, preprocessing, and visualization to ensure clean and structured datasets. Learners will practice applying dimensionality reduction techniques, model selection strategies, and classifier methods such as KNN. Additionally, the module highlights evaluation metrics, statistical analysis, and encoding methods to improve classification performance. By completing this module, learners will gain practical skills to prepare data effectively and build accurate machine learning models.
Das ist alles enthalten
12 Videos4 Aufgaben
This module introduces learners to advanced AI techniques, including multilayer perceptrons, clustering, and ensemble methods. It also provides hands-on exposure to popular frameworks like TensorFlow, PyTorch, and Keras within Jupyter Notebook environments. The module concludes with practical applications in binary classification, documentation using Markdown, and visualization with Pyplot, empowering learners to implement deep learning models and present AI projects effectively.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben
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Häufig gestellte Fragen
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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.
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