Nach Abschluss dieses Kurses sind die Lernenden in der Lage, Datensätze in R vorzubereiten, statistische und Visualisierungstechniken anzuwenden, Regressionsmodelle zu erstellen und neuronale Netzwerke zu entwerfen, auszuführen und zu evaluieren. Der Kurs beginnt mit den Grundlagen der Datenvorbereitung, einschließlich der Arbeit mit Datenrahmen, deskriptiver Statistik und der Einrichtung der Umgebung, um sicherzustellen, dass die Lernenden ihren Workflow sicher verwalten können. Anschließend wird die Datenvisualisierung behandelt, bei der die Teilnehmer Liniendiagramme, Streudiagramme und erweiterte Visualisierungen erstellen, um Muster und Beziehungen zu interpretieren. Konzepte zur Regressionsmodellierung werden eingeführt, um eine solide Grundlage für Vorhersagen zu schaffen. Schließlich geht der Kurs zum Deep Learning über und führt die Lernenden durch die Vorbereitung von Datensätzen, die Codierung neuronaler Netzwerke, die mehrschichtige Perceptron (MLP)-Architektur und das Testen von Vorhersagen. Was diesen Kurs so einzigartig macht, ist die Ausgewogenheit von Theorie und praktischer Anwendung unter Verwendung von R, einem weit verbreiteten Tool sowohl in der Wissenschaft als auch in der Industrie. Die Lernenden erwerben nicht nur die technischen Fähigkeiten, um Befehle auszuführen und Modelle zu erstellen, sondern entwickeln auch das kritische Denken, das für die Bewertung der Ergebnisse in realen Kontexten erforderlich ist. Egal, ob Sie neu im Maschinellen Lernen sind oder sich mit Deep Learning beschäftigen möchten, dieser Kurs bietet einen strukturierten, praktischen Pfad zur Beherrschung neuronaler Netzwerke mit R.