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Building and Optimizing AI Models

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Building and Optimizing AI Models

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Train and evaluate predictive machine learning models using supervised and unsupervised algorithms

  • Design custom neural network architectures for AI applications

  • Optimize deep learning models using transfer learning and performance tuning

  • Benchmark AI algorithms to evaluate efficiency, accuracy, and computational cost

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Algorithms
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Data Structures
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Programming Principles
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Performance Tuning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Tensorflow

Wichtige Details

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Kürzlich aktualisiert!

März 2026

Bewertungen

20 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Machine Learning

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Transformers Unleashed: Master the Architecture of Modern AI (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • 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 von Coursera zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 8 Module

You will apply supervised and unsupervised algorithms to train predictive models using structured datasets. You will implement cross-validation techniques to validate model reliability and interpret results to ensure robust performance.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will evaluate model performance using accuracy and F1 metrics, identify weaknesses, and refine features systematically. You will iterate on feature engineering decisions to meet defined performance targets

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

You will analyze candidate neural network topologies such as CNNs, RNNs, and Transformers. You will evaluate task requirements, data characteristics, and compute constraints to select the most appropriate architecture.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will create custom neural-network architectures by composing layers, activations, and regularization techniques. You will test architectural decisions to improve generalization and training stability.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

You will apply transfer-learning workflows to fine-tune pretrained models on domain-specific datasets. You will experiment with freezing and unfreezing layers to improve model adaptation.

Das ist alles enthalten

2 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will evaluate deep model configurations by comparing accuracy, latency, and memory usage. You will balance performance and efficiency to determine the most suitable production-ready configuration.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre3 Aufgaben

You will analyze the computational complexity of algorithms and evaluate how data structures affect performance. You will select optimal approaches based on scalability and workload demands.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

You will create prototype algorithms and design structured benchmarks to measure latency, throughput, and memory usage. You will interpret benchmark results to evaluate performance trade-offs and justify implementation decisions.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren3 Aufgaben

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Dozent

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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.