Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der skalierbare KI-gestützte Algorithmen erstellen möchte, müssen Sie verstehen, wie man die Werkzeuge für deren Erstellung verwendet. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen Best Practices für die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open Source Framework für maschinelles Lernen. In diesem vierten Kurs lernen Sie, wie Sie Zeitreihenmodelle in TensorFlow erstellen. Sie werden zuerst Best Practices implementieren, um Zeitreihendaten vorzubereiten. Sie werden auch untersuchen, wie RNNs und 1D ConvNets für Vorhersagen verwendet werden können. Schließlich wenden Sie alles, was Sie während der Spezialisierung gelernt haben, an, um ein Sonnenfleckenvorhersagemodell mit realen Daten zu erstellen! Der Kurs Maschinelles Lernen und die Deep Learning-Spezialisierung von Andrew Ng vermitteln die wichtigsten und grundlegenden Prinzipien des Maschinellen Lernens und des Deep Learning. Diese neue DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization lehrt Sie, wie Sie TensorFlow verwenden, um diese Prinzipien zu implementieren, so dass Sie beginnen können, skalierbare Modelle für reale Probleme zu erstellen und anzuwenden. Um ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Deep Learning-Spezialisierung zu belegen.
Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Laurence Moroney
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5,164 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lösen Sie Zeitreihen und Vorhersageprobleme in TensorFlow
Bereiten Sie Daten für das Lernen von Zeitreihen mit Hilfe von Best Practices vor
Entdecken Sie, wie RNNs und ConvNets für Vorhersagen verwendet werden können
Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Sonnenflecken anhand realer Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Vorhersage
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Methoden des maschinellen Lernens
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
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4 Aufgaben
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Bewertungen von Lernenden
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Geprüft am 20. Mai 2020
Its very interesting, thank you Lawrence and Andrew. You both have brought me to a wonderful world. I hope I can continue to more explore, more learning, and more practice to this new world. :D
Geprüft am 26. Dez. 2019
I'm so glad to take this course and build my knowledge regarding time-series data and modern approaches to create prognostic models. Thanks to Andrew Ng and L. Moroney to provide this course.
Geprüft am 2. Mai 2020
Great introduction to Time series forecasting using neural networks. I liked the journey from statistics-based approaces to DL. And the application to sunspots was very interesting
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