Q: Was werde ich in der Machine Learning Specialization lernen?

Am Ende dieser Specializations werden Sie in der Lage seinML-Modelle mit NumPy & scikit-learn zu erstellen, überwachte Modelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben (lineare, logistische Regression) zu erstellen und zu trainierenein neuronales Netzwerk mit TensorFlow zu erstellen und zu trainieren, um eine Mehrklassen-Klassifikation durchzuführen.Wenden Sie Best Practices für die Entwicklung von maschinellem Lernen an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden können.Erstellen und verwenden Sie Entscheidungsbäume und Baum-Ensemble-Methoden, einschließlich random forests und boosted trees.Verwenden Sie Techniken des unüberwachten Lernens für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Anomalieerkennung.Erstellen Sie Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep Learning-Methode.Erstellen Sie ein Deep Reinforcement Learning-Modell.

Question 1

Was ist maschinelles Lernen?

Accepted Answer

Maschinelles Lernen ist ein Zweig der künstlichen Intelligenz, der es Algorithmen ermöglicht, automatisch aus Daten zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden. Praktiker trainieren Algorithmen, um Muster in Daten zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen.
In den letzten zwei Jahrzehnten hat sich das maschinelle Lernen von einem akademischen Nischenthema zu einem zentralen Bestandteil der Technologiebranche entwickelt. Es hat uns selbstfahrende Autos, Sprach- und Bilderkennung, eine effektive Websuche, die Erkennung von Betrug, ein wesentlich besseres Verständnis des menschlichen Genoms und viele andere Fortschritte beschert. Inmitten dieser explosionsartigen Zunahme von Anwendungen gibt es einen Mangel an qualifizierten Datenwissenschaftlern, Analysten und Ingenieuren für maschinelles Lernen, was sie zu den weltweit gefragtesten Fachkräften macht.

Question 2

Worum geht es bei der Machine Learning Specialization?

Accepted Answer

Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das in Zusammenarbeit zwischen DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde. In diesem anfängerfreundlichen Programm lernen Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens und wie Sie diese Techniken nutzen können, um reale KI-Anwendungen zu entwickeln.
Diese Specialization wird von Andrew Ng gelehrt, einem KI-Visionär, der an der Stanford University entscheidende Forschungsarbeit geleistet und bei Google Brain, Baidu und Landing.AI bahnbrechende Arbeit geleistet hat, um den Bereich der KI voranzubringen.
Diese Specialization mit 3 Kursen ist eine aktualisierte Version von Andrews bahnbrechendem Kurs über maschinelles Lernen, der mit 4,9 von 5 Punkten bewertet wurde und seit seiner Einführung im Jahr 2012 von über 4,8 Millionen Lernenden besucht wurde.
Er bietet eine umfassende Einführung in modernes maschinelles Lernen, einschließlich überwachtes Lernen (multiple lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze und Entscheidungsbäume), unüberwachtes Lernen (Clustering, Dimensionalitätsreduktion, Empfehlungssysteme) und einige der besten Praktiken, die im Silicon Valley für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen verwendet werden (Bewertung und Abstimmung von Modellen, datenzentrierter Ansatz zur Verbesserung der Leistung und mehr)
Am Ende dieser Specialization werden Sie die Schlüsselkonzepte beherrschen und das praktische Know-how erworben haben, um maschinelles Lernen schnell und effektiv auf anspruchsvolle reale Probleme anzuwenden. Wenn Sie den Einstieg in die KI suchen oder eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens aufbauen wollen, ist die neue Machine Learning Specialization der beste Einstieg.

Question 3

Was werde ich in der Machine Learning Specialization lernen?

Accepted Answer

Am Ende dieser Specializations werden Sie in der Lage sein

- ML-Modelle mit NumPy & scikit-learn zu erstellen, überwachte Modelle für Vorhersagen und binäre Klassifizierungsaufgaben (lineare, logistische Regression) zu erstellen und zu trainieren

- ein neuronales Netzwerk mit TensorFlow zu erstellen und zu trainieren, um eine Mehrklassen-Klassifikation durchzuführen.

- Wenden Sie Best Practices für die Entwicklung von maschinellem Lernen an, damit Ihre Modelle auf Daten und Aufgaben in der realen Welt verallgemeinert werden können.

- Erstellen und verwenden Sie Entscheidungsbäume und Baum-Ensemble-Methoden, einschließlich random forests und boosted trees.

- Verwenden Sie Techniken des unüberwachten Lernens für unüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Anomalieerkennung.

- Erstellen Sie Empfehlungssysteme mit einem kollaborativen Filteransatz und einer inhaltsbasierten Deep Learning-Methode.

- Erstellen Sie ein Deep Reinforcement Learning-Modell.

Question 4

Welches Hintergrundwissen ist für die Machine Learning Specialization erforderlich?

Accepted Answer

Die Lernenden sollten grundlegende Programmierkenntnisse (for-Schleifen, Funktionen, if/else-Anweisungen) und Mathematik auf Highschool-Niveau (Arithmetik, Algebra) haben. Alle zusätzlichen mathematischen Konzepte werden im Laufe des Kurses erklärt.

Question 5

Für wen ist die Machine Learning Specialization gedacht?

Accepted Answer

Die Machine Learning Specialization ist ein Einsteigerprogramm, das sich an diejenigen richtet, die neu in der KI sind und ein grundlegendes Verständnis von Machine Learning-Modellen und praktische Erfahrungen beim Aufbau von Systemen mit Python erwerben möchten.
Diese Specialization eignet sich für Lernende mit Grundkenntnissen in Programmierung und Mathematik auf High-School-Niveau sowie für Berufseinsteiger in den Bereichen Softwareentwicklung und Datenanalyse, die sich im Bereich maschinelles Lernen weiterbilden möchten.

Question 6

Wie lange dauert es, die Machine Learning Specialization zu absolvieren?

Accepted Answer

Diese Specialization besteht aus drei Kursen. Bei 5 Stunden pro Woche dauert es 3 Wochen, um Kurs 1 zu absolvieren, 4 Wochen, um Kurs 2 zu absolvieren, und 3 Wochen, um Kurs 3 der Machine Learning Specialization zu absolvieren.

Question 7

Wer hat die Machine Learning Specialization entwickelt?

Accepted Answer

Question 8

Was macht die Machine Learning Specialization so einzigartig?

Accepted Answer

Die Machine Learning Specialization ist ein grundlegendes Online-Programm, das von Andrew Ng gelehrt wird, einem KI-Visionär, der entscheidende Forschungsarbeiten an der Stanford University und bahnbrechende Arbeiten bei Google Brain, Baidu und Landing.AI geleitet hat, um das KI-Feld voranzubringen.
Diese Specialization mit 3 Kursen ist eine aktualisierte und erweiterte Version von Andrews bahnbrechendem Kurs über maschinelles Lernen, der mit 4,9 von 5 Punkten bewertet wurde und seit seiner Einführung im Jahr 2012 von über 4,8 Millionen Lernenden besucht wurde.
Dieses Programm wurde entwickelt, um Ihnen die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens zu vermitteln, ohne dass Sie über mathematische Vorkenntnisse oder einen rigorosen Codierungshintergrund verfügen müssen. Im Gegensatz zum ursprünglichen Kurs, der einige mathematische Kenntnisse voraussetzte, bietet die neue Specializations ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Intuition, Code-Praxis und mathematischer Theorie, um eine einfache und effektive Lernerfahrung für Einsteiger zu schaffen.
Jede Lektion beginnt mit einer visuellen Darstellung der Konzepte des maschinellen Lernens und einer ausführlichen Erklärung der dahinter stehenden Intuition. Anschließend erhalten Sie den Code, mit dem Sie diese Algorithmen implementieren können, und zusätzliche Videos, die die zugrunde liegende Mathematik erklären, wenn Sie tiefer einsteigen möchten. Diese Lektionen sind optional und werden nicht benötigt, um die Specialization abzuschließen oder maschinelles Lernen in realen Projekten anzuwenden.
Wenn Sie den Einstieg in die KI suchen oder eine Karriere im Bereich des maschinellen Lernens aufbauen möchten, ist die neue Machine Learning Specialization der beste Einstieg.

Question 9

Wie unterscheidet sich die neue Machine Learning Specialization von dem ursprünglichen Kurs?

Accepted Answer

Die neue Machine Learning Specialization enthält eine erweiterte Liste von Themen, die sich auf die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens (wie z.B. Entscheidungsbäume) und Tools (wie z.B. TensorFlow) konzentrieren.
Anders als der ursprüngliche Kurs ist die neue Specialization so konzipiert, dass grundlegende ML-Konzepte ohne mathematische Vorkenntnisse oder einen rigorosen Codierungshintergrund vermittelt werden. Sie bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Intuition, Code-Praxis und mathematischer Theorie, um ein einfaches und effektives Lernerlebnis für Erstsemester zu schaffen.
Jede Lektion beginnt mit einer visuellen Darstellung der Konzepte des maschinellen Lernens und einer ausführlichen Erklärung der dahinter stehenden Intuition. Anschließend erhalten Sie den Code, mit dem Sie diese Algorithmen implementieren können, sowie zusätzliche Videos, die die zugrunde liegende Mathematik erklären, wenn Sie tiefer einsteigen möchten. Diese Lektionen sind optional und werden nicht benötigt, um die Specialization abzuschließen oder maschinelles Lernen auf reale Projekte anzuwenden.
In den zehn Jahren seit dem ersten Kurs über maschinelles Lernen hat sich Python zur wichtigsten Programmiersprache für KI-Anwendungen entwickelt. Die Aufgaben und Vorlesungen in der neuen Specialization wurden so umgestaltet, dass nun Python und nicht mehr Octave verwendet wird, wie im ursprünglichen Kurs.
Vor den benoteten Programmieraufgaben gibt es zusätzliche unbenotete Code-Notizbücher mit Beispielcode und interaktiven Diagrammen, die Ihnen helfen, die Funktionsweise eines Algorithmus zu visualisieren und die Bearbeitung der Programmierübungen zu erleichtern.
Der Abschnitt über praktische Ratschläge zur Anwendung des maschinellen Lernens wurde auf der Grundlage neuer bewährter Verfahren aus dem letzten Jahrzehnt erheblich aktualisiert.

Question 10

Ich bin ein absoluter Anfänger. Kann ich diese Specialization belegen?

Accepted Answer

Die neue Machine Learning Specialization ist der beste Einstieg für Anfänger, die in den Bereich der Künstlichen Intelligenz einsteigen oder ihre Karriere im Bereich Machine Learning beginnen möchten. Diese aktualisierte Specialization übernimmt den Kernlehrplan - der im Laufe der Jahre von Millionen von Lernenden geprüft wurde - und macht ihn für Anfänger zugänglicher.
Anders als der ursprüngliche Kurs ist die neue Specialization so konzipiert, dass sie grundlegende ML-Konzepte ohne mathematische Vorkenntnisse oder einen rigorosen Kodierungshintergrund vermittelt. Sie bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Intuition, Code-Praxis und mathematischer Theorie, um eine einfache und effektive Lernerfahrung für Anfänger zu schaffen.
Jede Lektion beginnt mit einer visuellen Darstellung der Konzepte des maschinellen Lernens und einer ausführlichen Erklärung der dahinter stehenden Intuition. Anschließend erhalten Sie den Code, mit dem Sie diese Algorithmen implementieren können, sowie zusätzliche Videos, die die zugrunde liegende Mathematik erklären, wenn Sie tiefer einsteigen möchten. Diese Lektionen sind optional und werden nicht benötigt, um die Specialization abzuschließen oder maschinelles Lernen in realen Projekten anzuwenden.
Die neue Machine Learning Specialization enthält eine erweiterte Liste von Themen, die sich auf die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens (wie z.B. Entscheidungsbäume) und Tools (wie z.B. TensorFlow) konzentrieren.
In den zehn Jahren seit dem ersten Kurs über maschinelles Lernen hat sich Python zur wichtigsten Programmiersprache für KI-Anwendungen entwickelt. Die Aufgaben und Vorlesungen in der neuen Specialization wurden so umgestaltet, dass Python und nicht Octave verwendet wird, wie im ursprünglichen Kurs.
Vor den benoteten Programmieraufgaben gibt es zusätzliche unbenotete Code-Notizbücher mit Beispielcode und interaktiven Diagrammen, die Ihnen helfen, die Funktionsweise eines Algorithmus zu veranschaulichen und die Bearbeitung der Programmierübungen zu erleichtern.
Der Abschnitt über praktische Ratschläge zur Anwendung des maschinellen Lernens wurde auf der Grundlage neuer bewährter Verfahren aus dem letzten Jahrzehnt erheblich aktualisiert.

Question 11

Ich habe mich für den ursprünglichen Kurs Maschinelles Lernen eingeschrieben, konnte ihn aber nicht abschließen. Kann ich die neue Machine Learning Specialization belegen?

Accepted Answer

Wenn Sie sich für den ursprünglichen Kurs angemeldet, ihn aber nicht abgeschlossen haben, weil Sie vielleicht von den mathematischen Anforderungen abgeschreckt wurden oder nicht wussten, ob Sie mit den Lektionen Schritt halten können, dann ist die neue Machine Learning Specialization genau das Richtige für Sie. Diese aktualisierte Specialization übernimmt den Kernlehrplan - der im Laufe der Jahre von Millionen von Lernenden geprüft wurde - und macht ihn für Anfänger zugänglicher.
Anders als der ursprüngliche Kurs ist die neue Specialization darauf ausgelegt, grundlegende ML-Konzepte zu vermitteln, ohne dass Sie über mathematische Vorkenntnisse oder einen rigorosen Kodierungshintergrund verfügen müssen. Sie bietet ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Intuition, Code-Praxis und mathematischer Theorie, um eine einfache und effektive Lernerfahrung für Anfänger zu schaffen.
Jede Lektion beginnt mit einer visuellen Darstellung der Konzepte des maschinellen Lernens und einer ausführlichen Erklärung der dahinter stehenden Intuition. Anschließend erhalten Sie den Code, mit dem Sie diese Algorithmen implementieren können, sowie zusätzliche Videos, die die zugrunde liegende Mathematik erklären, wenn Sie tiefer einsteigen möchten. Diese Lektionen sind optional und werden nicht benötigt, um die Specialization abzuschließen oder maschinelles Lernen in realen Projekten anzuwenden.
Die neue Machine Learning Specialization enthält eine erweiterte Liste von Themen, die sich auf die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens (wie z.B. Entscheidungsbäume) und Tools (wie z.B. TensorFlow) konzentrieren.
In den zehn Jahren seit dem ersten Kurs über maschinelles Lernen hat sich Python zur wichtigsten Programmiersprache für KI-Anwendungen entwickelt. Die Aufgaben und Vorlesungen in der neuen Specialization wurden so umgestaltet, dass Python und nicht Octave verwendet wird, wie im ursprünglichen Kurs.
Vor den benoteten Programmieraufgaben gibt es zusätzliche unbenotete Code-Notizbücher mit Beispielcode und interaktiven Diagrammen, die Ihnen helfen, die Funktionsweise eines Algorithmus zu veranschaulichen und die Bearbeitung der Programmierübungen zu erleichtern.
Der Abschnitt über praktische Ratschläge zur Anwendung des maschinellen Lernens wurde auf der Grundlage neuer bewährter Verfahren aus dem letzten Jahrzehnt erheblich aktualisiert.

Question 12

Ich habe den ursprünglichen Kurs Maschinelles Lernen abgeschlossen. Sollte ich die neue Machine Learning Specialization belegen?

Accepted Answer

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss des ursprünglichen Kurses Maschinelles Lernen! Diese neue Specialization ist eine hervorragende Möglichkeit, die grundlegenden Konzepte aufzufrischen, die Sie gelernt haben.
Die neue Machine Learning Specialization enthält eine erweiterte Liste von Themen, die sich auf die wichtigsten Konzepte des maschinellen Lernens (wie z.B. Entscheidungsbäume) und Tools (wie z.B. TensorFlow) konzentrieren.
In den zehn Jahren seit dem ersten Kurs über maschinelles Lernen hat sich Python zur wichtigsten Programmiersprache für KI-Anwendungen entwickelt. Die Aufgaben und Vorlesungen in der neuen Specialization wurden so umgestaltet, dass Python und nicht Octave verwendet wird, wie im ursprünglichen Kurs.
Vor den benoteten Programmieraufgaben gibt es zusätzliche unbenotete Code-Notizbücher mit Beispielcode und interaktiven Diagrammen, die Ihnen helfen, die Funktionsweise eines Algorithmus zu veranschaulichen und die Bearbeitung der Programmierübungen zu erleichtern.
Der Abschnitt über praktische Ratschläge zur Anwendung des maschinellen Lernens wurde auf der Grundlage neuer bewährter Verfahren aus dem letzten Jahrzehnt erheblich aktualisiert.

Question 13

Ich habe die Deep Learning Specialization abgeschlossen. Sollte ich die neue Machine Learning Specialization belegen?

Accepted Answer

Herzlichen Glückwunsch zum Abschluss der Deep Learning Specialization! Im Vergleich zur fortgeschritteneren Deep Learning Specialization deckt die neue Machine Learning Specialization Themen wie unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, baumbasierte Modelle und andere häufig verwendete traditionelle Algorithmen des maschinellen Lernens ab, die nicht auf neuronalen Netzwerken basieren.
Wenn Sie bereits als KI-Experte arbeiten, können Sie Ihre Kenntnisse auffrischen und diese neuesten Techniken kennenlernen, um Ihre Karriere voranzutreiben.

Question 14

Ist dies ein eigenständiger Kurs oder eine Specialization?

Accepted Answer

Die Machine Learning Specialization besteht aus 3 Kursen.

Question 15

Muss ich die Kurse in einer bestimmten Reihenfolge belegen?

Accepted Answer

Wir empfehlen, die Kurse in der vorgeschriebenen Reihenfolge zu belegen, um eine logische und gründliche Lernerfahrung zu machen.

Question 16

Wie viel kostet die Specialization?

Accepted Answer

Ein Coursera-Abonnement kostet $49 / Monat.

Question 17

Kann ich eine finanzielle Unterstützung beantragen?

Accepted Answer

Ja, Coursera bietet finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich die Gebühren nicht leisten können.

Question 18

Wie erhalte ich eine Quittung, um diese Kosten von meinem Arbeitgeber erstattet zu bekommen?

Accepted Answer

Question 19

Ich möchte diese Specialization für meine Mitarbeiter erwerben. Wie kann ich das tun?

Accepted Answer

Question 20

Erhalte ich für den Abschluss der Spezialisierung Studien-Credits?

Accepted Answer

Nein

Question 21

Werde ich am Ende der Specializations ein Zertifikat erhalten?

Accepted Answer

Sie erhalten am Ende eines jeden Kurses ein Zertifikat, wenn Sie für die Kurse bezahlen und die Programmieraufgaben erfüllen. Es gibt eine Grenze von 180 Tagen, nach der Sie das Zertifikat erhalten können. Danach müssen Sie den Kurs erneut kaufen, um ein Zertifikat zu erhalten. Wenn Sie den Kurs kostenlos besuchen, erhalten Sie kein Zertifikat.
Wenn Sie alle 3 Kurse abschließen und für die Specialization angemeldet sind, erhalten Sie außerdem ein zusätzliches Zertifikat, das belegt, dass Sie die gesamte Specialization abgeschlossen haben.

Question 22

Ist dieses Programm wirklich zu 100 % online? Muss ich persönlich zu einem Unterricht gehen?

Accepted Answer

Dieses Programm ist komplett online, Sie müssen also nicht persönlich in einem Klassenzimmer erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Internet oder Ihr mobiles Gerät auf Ihre Vorlesungen, Texte und Aufgaben zugreifen.

Question 23

Wie sind die Rückerstattungsbedingungen?

Accepted Answer

Question 24

Kann ich mich auch nur für ein einzelnes Programm anmelden?

Accepted Answer

Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Programmkarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich registrieren und das Programm abschließen, um ein Zertifikat zu erhalten, das Sie mit anderen teilen können. Oder Sie können das Programm besuchen, um das Programmmaterial kostenlos anzusehen. Wenn Sie sich für ein Programm anmelden, das Teil einer Spezialisierung ist, sind Sie automatisch auch für die gesamte Spezialisierung angemeldet. Besuchen Sie Ihr Lerner-Dashboard, um Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Question 25

Ist finanzielle Hilfe verfügbar?

Accepted Answer

Ja. Für ausgewählte Lernprogramme können Sie eine finanzielle Unterstützung oder ein Stipendium beantragen, wenn Sie die Anmeldungsgebühr 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.

Question 26

Kann ich am Programm kostenlos teilnehmen?

Accepted Answer

Nein, Sie können diesen Kurs nicht kostenlos besuchen.Wenn Sie sich für das Programm registrieren, erhalten Sie Zugang zu allen Programmen der Spezialisierung, und Sie erhalten ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abgeschlossen haben. Wenn Sie die Programminhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie das Programm kostenlos besuchen. Wenn Sie sich die Gebühr nicht leisten können, ist die Beantragung finanzieller Unterstützung möglich.