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
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
49 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: Software für maschinelles Lernen
- Kategorie: Validierung von Daten
- Kategorie: Statistische Methoden
- Kategorie: Statistisches maschinelles Lernen
- Kategorie: Modell Ausbildung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
- Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
- Kategorie: Qualität der Daten
- Kategorie: Bewertung des Modells
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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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Lernender seit 2018
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Jennifer J.
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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
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„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
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JJ
Geprüft am 22. Nov. 2025
The support from teaching staff is timely and helpful.
MM
Geprüft am 21. Nov. 2025
The pacing is perfect: conceptual overview first, then data prep, then deep dives—no cognitive overload at any point.
C
Geprüft am 22. Nov. 2025
Finished feeling confident to put “ML skills” on my CV.
Häufig gestellte Fragen
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