Machine Learning and its Applications

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Machine Learning and its Applications

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations“

Dozent: Bo Liu

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47 Bewertungen

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

2 Wochen zu vervollständigen

unter 10 Stunden pro Woche

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Was Sie lernen werden

Learn essential concepts and working principles of machine learning algorithms and their application in science and engineering.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Classification Algorithms

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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations“

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In diesem Kurs gibt es 5 Module

One of the most important applications of AI in engineering is classification and regression using machine learning. After taking this course, students will have a clear understanding of essential concepts in machine learning, and be able to fluently use popular machine learning techniques in science and engineering problems via MATLAB. Among the many machine learning methods, only those with the best performance and are widely used in science and engineering are carefully selected and taught. To avoid students getting lost in details, in contrast to teaching machine learning methods one by one, the first two lectures display the global picture of machine learning, making students clearly understand essential concepts and the working principle of machine learning. Data preparation is then introduced, followed by two popular machine learning methods, support vector machines and artificial neural networks. Practical cases in science and engineering are provided, making sure students have the ability to apply what they have learned in real practice. In addition, MATLAB classification and regression apps, which allow easy access to many machine learning methods, are introduced.

One of the most important applications of AI in science and engineering is classification and regression using machine learning. This module introduces essential concepts and principles in machine learning using two simple but useful machine learning techniques. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

10 Videos7 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente1 Diskussionsthema

10 Videos Insgesamt 65 Minuten

Welcome to the specialization - Applied AI for Engineers and Scientists: Foundations 6 Minuten
Module 7: Introduction to Week 7's Study 2 Minuten
Machine Learning Fundamentals: What is Machine Learning 6 Minuten
Machine Learning Fundamentals: Fundamental Concepts in Machine Learning (1) 6 Minuten
Machine Learning Fundamentals: Fundamental Concepts in Machine Learning (2) 9 Minuten
Mapping Inputs to Outputs: Data Representation 11 Minuten
Mapping Inputs to Outputs: Parametric ML Model 8 Minuten
Mapping Inputs to Outputs: Non-Parametric ML Model 8 Minuten
Mapping Inputs to Outputs: Evaluate Output 3 Minuten
MATLAB Implementation: Simple Linear Regression and KNN 7 Minuten

7 Lektüren Insgesamt 56 Minuten

Specialization and Course Structure 10 Minuten
Specialization Sample Certificate 10 Minuten
How to Access MATLAB Online 5 Minuten
Materials for Machine Learning Fundamentals 10 Minuten
Materials for Mapping Inputs to Outputs 10 Minuten
Materials about MATLAB Implementation 10 Minuten
CSV File for Module 7 Assignment 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 7 Quiz 30 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 60 Minuten

Module 7 Assignment 1 30 Minuten
Module 7 Assignment 2 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Module 7 Discussion on Machine Learning 10 Minuten

Continuing the last module, this module still introduces essential concepts and principles in machine learning with a focus on model training and evaluation. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

7 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente1 Diskussionsthema

7 Videos Insgesamt 50 Minuten

Module 8: Introduction to Week 8's Study 2 Minuten
ML Model Training Fundamentals: Parameters, Hyperparameters, and Loss Functions 9 Minuten
ML Model Training Fundamentals: Loss Functions and Gradient Descent 6 Minuten
ML Model Training Fundamentals: Gradient Descent 10 Minuten
ML Model Evaluation Fundamentals: Fundamental Concepts in ML Model Evaluation 14 Minuten
ML Model Evaluation Fundamentals: Fundamental Concepts in ML Model Evaluation 5 Minuten
Summary of the ML Process 5 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 31 Minuten

Materials for ML model training 10 Minuten
Materials on ML Model Evaluation Fundamentals 10 Minuten
Materials for ML Process 10 Minuten
CSV file for Module 8 Assignment 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 8 Quiz 30 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 60 Minuten

Module 8 Assignment 1 30 Minuten
Module 8 Assignment 2 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Module 8 Discussion on ML Model Quality 10 Minuten

This module introduces fundamental data preparation concepts and techniques to improve data quality in order to promote machine learning models providing good outcomes in real-world science and engineering practice. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

8 Videos6 Lektüren1 Aufgabe3 App-Elemente1 Diskussionsthema

8 Videos Insgesamt 38 Minuten

Module 9: Introduction to Week 9's Study 2 Minuten
Basic Data Cleaning Review 1 Minute
Distributions, Outliers and Their Removal: Gaussian Distribution, Skewness and Outliers 7 Minuten
Distributions, Outliers and Their Removal: The Z-Score and IQR Method for Outliers Removal 6 Minuten
Data Transform: Normalization, Standardization, Power Transform 8 Minuten
Construct Training and Test Sets for Model Evaluation: Methods, Implementation, and Stratified Sampling 6 Minuten
Construct Training and Test Sets for Model Evaluation: Cross-Validation 6 Minuten
Data Preparation Overview 4 Minuten

6 Lektüren Insgesamt 51 Minuten

Materials on Basic Data Cleaning 10 Minuten
Materials on Distributions, Outliers and Their Removal 10 Minuten
Materials on Data Transform 10 Minuten
Materials on Training/Test Sets Generation 10 Minuten
Materials on Data Preparation 10 Minuten
XLS file for Module 9 Assignment 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 9 Quiz 30 Minuten

3 App-Elemente Insgesamt 90 Minuten

Module 9 Assignment 1 30 Minuten
Module 9 Assignment 2 30 Minuten
Module 9 Assignment 3 30 Minuten

1 Diskussionsthema Insgesamt 10 Minuten

Module 9 Discussion on Data Preparation 10 Minuten

This module introduces support vector machines (SVMs), which is one of the most effective and popular methods for classification. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

12 Videos4 Lektüren1 Aufgabe2 App-Elemente

12 Videos Insgesamt 80 Minuten

Module 10: Introduction to Week 10's Study 2 Minuten
Support Vector Machine Fundamentals: Concepts 12 Minuten
Support Vector Machine Fundamentals: Types of SVM 4 Minuten
Support Vector Machines: Linear SVM of Hard Margin Classifier 7 Minuten
Support Vector Machines: Linear SVM of Soft Margin Classifier 11 Minuten
Support Vector Machines: Non-Linear SVM 13 Minuten
Support Vector Machines: Multi-Class SVM 8 Minuten
Support Vector Machine Implementation: MATLAB Implementation of SVM 5 Minuten
Support Vector Machine Implementation: Iris Flower Example 6 Minuten
Support Vector Machine Implementation: 2D Point Classification Example 1 Minute
Case Study 1: Banknote Classification (Linear SVM) 4 Minuten
Case Study 2: Raisin Classification (Non-Linear SVM) 8 Minuten

4 Lektüren Insgesamt 31 Minuten

Materials on Support Vector Machine Fundamentals 10 Minuten
Materials on Support Vector Machines 10 Minuten
Materials on Support Vector Machine Implementation and Case Studies 10 Minuten
CSV file for Module 10 Assignment 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 10 Quiz 30 Minuten

2 App-Elemente Insgesamt 60 Minuten

Module 10 Assignment 1 30 Minuten
Module 10 Assignment 2 30 Minuten

This module introduces artificial neural networks (ANNs), which is one of the most effective and popular methods for regression and classification. After learning this module, students will be able to:

Das ist alles enthalten

14 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 App-Element

14 Videos Insgesamt 84 Minuten

Module 11: Introduction to Week 11's Study 1 Minute
Artificial Neural Network Introduction: Introduction 3 Minuten
Artificial Neural Network Introduction: ANN Structure 5 Minuten
Neural Network Training: Forward Propagation 6 Minuten
Neural Network Training: Backward Propagation 13 Minuten
Neural Network Training: More on Neural Network Training 8 Minuten
Underfitting and Overfitting: Concepts 8 Minuten
Underfitting and Overfitting: Methods to Improve Overfitting 9 Minuten
ANN Implementation in MATLAB and Case Studies: Build an ANN Using MATLAB 6 Minuten
ANN Implementation in MATLAB and Case Studies: A Case Study on Diabetes Diagnosis 1 Minute
Tutorial: MATLAB Classification and Regression Learner Apps 7 Minuten
Tutorial: Classification Learner 11 Minuten
Tutorial: Export Model 3 Minuten
Tutorial: Regression Learner 4 Minuten

5 Lektüren Insgesamt 41 Minuten

Materials on ANN fundamentals 10 Minuten
Materials on Neural Network Training 10 Minuten
Materials on Underfitting and Overfitting 10 Minuten
Materials on ANN Implementation 10 Minuten
MAT files for Module 11 Assignment 1 Minute

1 Aufgabe Insgesamt 30 Minuten

Module 11 Quiz 30 Minuten

1 App-Element Insgesamt 30 Minuten

Module 11 Assignment 30 Minuten

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Dozent

Bo Liu

University of Glasgow

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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.“

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Geprüft am 22. Nov. 2025

Finished feeling confident to put “ML skills” on my CV.

Geprüft am 22. Nov. 2025

The support from teaching staff is timely and helpful.

Geprüft am 22. Nov. 2025

Real-world examples help connect theory to application.

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