Dieser Kurs mit drei Modulen bietet eine Einführung in maschinelles Lernen und Datenwissenschaft für alle, die ein grundlegendes Verständnis von maschinellen Lernmodellen haben. Sie lernen etwas über die Geschichte des maschinellen Lernens, Anwendungen des maschinellen Lernens, den Lebenszyklus von maschinellen Lernmodellen und Tools für maschinelles Lernen. Außerdem lernen Sie etwas über überwachtes und unüberwachtes Lernen, Klassifizierung, Regression, die Bewertung von maschinellen Lernmodellen und vieles mehr. In unseren Praktika können Sie praktische Erfahrungen mit diesen Konzepten des maschinellen Lernens und der Datenwissenschaft sammeln. Sie werden konkrete Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens entwickeln und ein Abschlussprojekt erstellen, in dem Sie Ihre Fähigkeiten unter Beweis stellen.
Nach Abschluss dieses Programms werden Sie in der Lage sein, das Potenzial von Algorithmen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz in verschiedenen Geschäftsszenarien zu erkennen. Sie werden in der Lage sein, zu erkennen, wann maschinelles Lernen eingesetzt werden sollte, um bestimmte Verhaltensweisen zu erklären, und wann es zur Vorhersage zukünftiger Ergebnisse eingesetzt werden sollte. Sie lernen auch, wie Sie Ihre maschinellen Lernmodelle auswerten und Best Practices einbeziehen können.
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme Sie können das Gelernte auch nutzen, um die verbleibenden zwei Kurse des sechs Kurse umfassenden IBM Machine Learning Professional Certificate zu absolvieren und eine neue Karriere im Bereich des maschinellen Lernens zu starten.
Willkommen in der Welt des maschinellen Lernens.
Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz (KI) und der Informatik, der sich auf die Verwendung von Daten und Algorithmen konzentriert, um die Art und Weise, wie Menschen lernen, zu imitieren und die Genauigkeit schrittweise zu verbessern.
Maschinelles Lernen ist ein wichtiger Bestandteil des wachsenden Bereichs der Datenwissenschaft. Mithilfe statistischer Methoden werden Algorithmen trainiert, um Klassifizierungen oder Vorhersagen zu treffen und so wichtige Erkenntnisse in Data-Mining-Projekten zu gewinnen. Diese Erkenntnisse dienen dann als Grundlage für die Entscheidungsfindung in Anwendungen und Unternehmen und wirken sich im Idealfall auf wichtige Wachstumsmetriken aus. Mit dem weiteren Wachstum von Big Data wird die Nachfrage nach Data Scientists steigen, die bei der Identifizierung der wichtigsten Geschäftsfragen und der Daten zu deren Beantwortung helfen sollen.
In diesem Modul werden Sie einige der grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens kennenlernen. Sie werden lernen, zwischen KI, maschinellem und tiefem Lernen zu unterscheiden. Außerdem werden Sie die Bedeutung und die Anforderungen der einzelnen Prozesse im Lebenszyklus eines Produkts für maschinelles Lernen kennenlernen.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Lektüren1 Aufgabe2 Plug-ins
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6 Videos•Insgesamt 35 Minuten
Einführung in maschinelles Lernen für jedermann•7 Minuten
Geschichte des maschinellen Lernens•7 Minuten
Interessante Anwendungen des maschinellen Lernens•4 Minuten
Lebenszyklus von Modellen für maschinelles Lernen•2 Minuten
Ein Tag im Leben eines Ingenieurs für maschinelles Lernen•8 Minuten
Maschinelles Lernen ist ein heißes Thema, und jeder versucht zu verstehen, worum es dabei geht. Bei der Menge an Informationen, die es über maschinelles Lernen gibt, kann man schnell überfordert sein.
In diesem Modul werden Sie die wichtigsten Themen des maschinellen Lernens kennenlernen, die Sie wissen müssen. Sie werden sich mit überwachtem und unüberwachtem Lernen, Klassifizierung, Deep Learning und Reinforcement Learning sowie Regression beschäftigen. Außerdem lernen Sie, wie Sie ein Modell des maschinellen Lernens auswerten können.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element2 Plug-ins
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8 Videos•Insgesamt 48 Minuten
Überwachtes vs. unüberwachtes Lernen•7 Minuten
Klassifizierung•6 Minuten
Regression•6 Minuten
Modelle für maschinelles Lernen auswerten•8 Minuten
Einführung in Deep Learning•5 Minuten
Reinforcement Learning•6 Minuten
Generative KI Überblick und Anwendungsfälle•5 Minuten
Generative AI-Anwendungen•6 Minuten
1 Lektüre•Insgesamt 2 Minuten
Modul-Zusammenfassung•2 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Bewertetes Quiz•30 Minuten
1 App-Element•Insgesamt 60 Minuten
Hands-on-Demo: Erforschung der Klassifizierung durch maschinelles Lernen mit dem Iris-Datensatz•60 Minuten
2 Plug-ins•Insgesamt 45 Minuten
Praktisches Labor: Deep Learning in Aktion•30 Minuten
In dieser Aufgabe werden wir die Versicherungskosten mithilfe einer Regressionsanwendung für maschinelles Lernen untersuchen und herausfinden, wie verschiedene Merkmale diese Kosten beeinflussen. Mithilfe einer interaktiven Regressionsanwendung werden Sie analysieren, wie ein maschinelles Lernmodell die Versicherungskosten auf der Grundlage verschiedener Benutzereingaben vorhersagt.
Das ist alles enthalten
4 Lektüren1 Aufgabe1 Plug-in
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4 Lektüren•Insgesamt 10 Minuten
Endgültige Projektübersicht•3 Minuten
Kurs-Zusammenfassung•3 Minuten
Gratulation und nächste Schritte•2 Minuten
Kursteam und Danksagungen•2 Minuten
1 Aufgabe•Insgesamt 30 Minuten
Abschluss-Quiz•30 Minuten
1 Plug-in•Insgesamt 45 Minuten
Praktisches Labor: Untersuchung von Versicherungstarifen mit einer Regressionsanwendung für maschinelles Lernen•45 Minuten
Dozenten
Lehrkraftbewertungen
Lehrkraftbewertungen
Wir haben alle Lernenden um Feedback zu unseren Dozenten gebeten, ausgehend von der Qualität ihres Unterrichtsstils.
Wir bei IBM wissen, wie schnell sich die Technologie entwickelt, und sind uns bewusst, wie wichtig es für Unternehmen und Fachkräfte ist, schnell einsatzbereite, praxisnahe Fähigkeiten zu erwerben. Als marktführender Tech-Innovator setzen wir uns dafür ein, dass Sie in diesem dynamischen Umfeld erfolgreich sind. Über das IBM Skills Network bieten unsere von Experten entwickelten Schulungsprogramme in den Bereichen künstliche Intelligenz, Softwareentwicklung, Cybersicherheit, Datenwissenschaft, Unternehmensführung und mehr die grundlegenden Fähigkeiten, die Sie benötigen, um sich Ihren ersten Job zu sichern, Ihre Karriere voranzutreiben oder Ihren geschäftlichen Erfolg zu steigern. Ganz gleich, ob Sie sich selbst oder Ihr Team weiterbilden möchten, unsere Kurse, Spezialisierungen und professionellen Zertifikate vermitteln Ihnen das technische Fachwissen, das Sie und Ihr Unternehmen in einer wettbewerbsorientierten Welt auszeichnet.
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.“
Bewertungen von Lernenden
4.6
310 Bewertungen
5 stars
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4 stars
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S
SR
4·
Geprüft am 1. Okt. 2022
Very intuitive and easy to understand the basics of Machine Learning concepts. Thank you!
M
MI
5·
Geprüft am 31. Okt. 2022
Suitable for a beginner course. The course taught is >90% accurate to the quiz given, making learners not confused about the fundamentals of machine learning science.
Z
ZA
5·
Geprüft am 26. Juni 2022
I learned a lot from this course ,i love this course. i enjoyed this course and got a lot of knowledge.
Wann werde ich Zugang zu den Vorlesungen und Aufgaben haben?
Um Zugang zu den Kursmaterialien und Aufgaben zu erhalten und um ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung erwerben, wenn Sie sich für einen Kurs anmelden. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen. Der Kurs kann stattdessen die Option "Vollständiger Kurs, kein Zertifikat" anbieten. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Was erhalte ich, wenn ich das Zertifikat kaufe?
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen.
Ist finanzielle Hilfe verfügbar?
Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Einschreibegebühr nicht aufbringen können. Wenn für das von Ihnen gewählte Lernprogramm eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium verfügbar ist, finden Sie auf der Beschreibungsseite einen Link zur Beantragung.
Finanzielle Unterstützung verfügbar, weitere Informationen
¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.