Dieser Kurs bietet eine praktische Einführung in Techniken des maschinellen Lernens für die Datenanalyse in MATLAB und konzentriert sich dabei auf weit verbreitete Methoden für technische Anwendungen in der Praxis.
Maschinelles Lernen und seine Anwendungen
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Maschinelles Lernen und seine Anwendungen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Angewandte KI für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Grundlagen“
Dozent: Bo Liu
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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
51 Bewertungen
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Was Sie lernen werden
Erläutern Sie die zentralen Konzepte des maschinellen Lernens für Klassifizierung und Regression.
Bereiten Sie technische Daten für Machine-Learning-Workflows vor.
Wenden Sie SVMs, neuronale Netze und MATLAB-Apps auf praktische Vorhersageaufgaben an.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Bewertung des Modells
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Mathematische Software
- Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Wichtige Details
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Bewertungen
5 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Angewandte KI für Ingenieure und Naturwissenschaftler: Grundlagen“
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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 5 Module
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Dozent
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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.“
Bewertungen von Lernenden
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CC
5.0
Geprüft am 21. Nov. 2025
Quizzes are woven into the labs, so I got instant feedback on whether my model was actually converging or just looking pretty.
GG
5.0
Geprüft am 22. Nov. 2025
The course improves both understanding and practical skills.
C
5.0
Geprüft am 22. Nov. 2025
Finished feeling confident to put “ML skills” on my CV.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
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