This course explores the principles of machine learning through the lens of one of its most powerful and versatile model classes: the artificial neural network. We will cover the fundamental machine learning concepts of modeling, training, and generalization. You will learn how to process the input data with feed-forward operations, how to train a neural network model using gradient-based optimization and the backpropagation algorithm, and how to ensure it performs well on new data using regularization. In the final module, we discuss Bayesian neural networks, learning how to build models that not only make predictions but also quantify their own uncertainty.
Machine Learning with Neural Networks
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Machine Learning with Neural Networks
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks
Dozent: Peter Chin
Bei enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
How to build and train neural networks with backpropagation and regularization, and model predictive uncertainty using Bayesian neural networks.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bayesian Statistics
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Statistical Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
- Kategorie: Probability & Statistics
- Kategorie: Statistical Methods
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November 2025
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25 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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