Dieser Kurs gibt Ihnen eine Einführung in maschinelles Lernen mit der Programmiersprache Python. Sie lernen über überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Bildverarbeitung und Generative Adversarial Networks. Sie werden Modelle des maschinellen Lernens mit Python implementieren und die vielen Anwendungen des maschinellen Lernens kennenlernen, die heute in der Industrie eingesetzt werden. Sie werden auch verschiedene Algorithmen des maschinellen Lernens kennenlernen und anwenden, um Ihre Modelle zu erstellen. Sie brauchen keine Programmier- oder Informatikkenntnisse, um den Stoff dieses Kurses zu lernen. Dieser Kurs richtet sich an alle, die lernen möchten, wie man in Python programmiert und Programme schreibt. Wir freuen uns, dass Sie mit uns lernen werden und wünschen Ihnen viel Spaß mit dem Kurs!

Einführung in maschinelles Lernen mit Python
Sparen Sie mit 40% Rabatt auf 3 Monate Coursera Plus bei den Fähigkeiten, die Sie zum Strahlen bringen. Jetzt sparen

Einführung in maschinelles Lernen mit Python
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Python: Eine geführte Reise von der Einführung bis zur Anwendung“

Dozent: Adwith Malpe
3.402 bereits angemeldet
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
25 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
1 Woche zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Die Studenten werden in der Lage sein, fortgeschrittene Python-Code-Kenntnisse in der realen Welt anzuwenden, indem sie Modelle des Maschinellen Lernens erstellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Computerprogrammierung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Generative Modellarchitekturen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Regressionsanalyse
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Computer Vision
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Generative adversarische Netze (GANs)
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
- Kategorie: Generative KI
Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
Bewertungen
9 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Python: Eine geführte Reise von der Einführung bis zur Anwendung“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung 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 zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 4 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent
Lehrkraftbewertungen
(9 Bewertungen)
Mehr von Software-Entwicklung entdecken
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: VorschauO.P. Jindal Global University
Status: Kostenloser Testzeitraum
Status: Vorschau
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

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

Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,




