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Spezialisierung für KI für die wissenschaftliche Forschung

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Spezialisierung für KI für die wissenschaftliche Forschung

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Sabrina Moore
Neelesh Tiruviluamala
Rajvir Dua

Dozenten: Sabrina Moore

5.829 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.1

(60 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Datenmanipulation
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Modell Bewertung
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: NumPy
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Vorverarbeitung der Daten
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Klassifizierungsalgorithmen
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Medikamentenentwicklung
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Modell Bewertung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

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Dozenten

Sabrina Moore
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3 Kurse65.001 Lernende

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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.“

Häufig gestellte Fragen