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Spezialisierung „Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition“

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Spezialisierung „Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition“

Advance Your AI Skills with Deep Learning, Computer Vision & Speech Recognition.

In this AI specialization, dive deep into neural networks, vision systems, and enable speech recognition using real-world tools. Designed for learners ready to advance their AI careers.

Edureka

Dozent: Edureka

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aus 8 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 months to complete
unter 5 Stunden pro Woche
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Stufe Mittel

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unter 5 Stunden pro Woche

Was Sie lernen werden

  • Analyze and apply fundamental Python functions and methods.

  • Utilize and apply various machine learning models effectively.

  • Design and optimize neural networks for AI applications.

  • Explain and implement image, video, and audio processing methods.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: AI Personalization
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Statistical Inference
  • Kategorie: Computer Vision
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Plot (Graphics)
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Digital Signal Processing
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Classification Algorithms
  • Kategorie: Plotly

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch
Flexibler Zeitplan
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Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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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.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Edureka.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Python and Statistics Foundations

Python and Statistics Foundations

KURS 1, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Write Python programs using core concepts like variables, data types, and control flow.

  • Apply NumPy and Pandas to manipulate and analyze data efficiently.

  • Create insightful data visualizations using Matplotlib, Seaborn, and Plotly for effective reporting.

  • Perform statistical analysis and probability tests to solve data-driven problems and validate hypotheses.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: NumPy
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Plotly
Kategorie: Data Visualization Software
Kategorie: Statistics
Kategorie: Probability
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Data Science
Kategorie: Statistical Methods
Applied Machine Learning with Python

Applied Machine Learning with Python

KURS 2, 14 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Explore machine learning algorithms, including supervised, unsupervised, and semi-supervised methods.

  • Apply decision trees, random forests, and K-means clustering for classification and clustering.

  • Develop machine learning models to gain insights and make predictions from real-world data.

  • Enhance model accuracy by applying model-boosting techniques and evaluating their effectiveness.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Logistic Regression
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Persona (User Experience)
Kategorie: Driving engagement
Kategorie: Model Training
Kategorie: AI Personalization
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Data Analysis
Practical Deep Learning with Python

Practical Deep Learning with Python

KURS 3, 12 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Understand the core components of deep learning models and their role in AI.

  • Apply CNN, R-CNN, and Faster R-CNN for object detection tasks.

  • Implement RNNs and LSTMs for sequential data processing.

  • Optimize and evaluate deep learning models for improved performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Model Training
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Model Evaluation
AI Applications: Computer Vision and Speech Recognition

AI Applications: Computer Vision and Speech Recognition

KURS 4, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Analyze speech waveforms and apply audio signal processing techniques.

  • Develop and implement computer vision algorithms using OpenCV.

  • Perform morphological operations on images and videos for data manipulation.

  • Apply speech recognition techniques for digitizing and analyzing audio signals.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Digital Signal Processing
Kategorie: Applied Machine Learning

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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