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Spezialisierung „Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python“

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Spezialisierung „Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python“

Master AI and Data Science with Python.

Learn machine learning, AI deployment, and data science with Python and advanced tools.

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aus 6 Bewertungen von Kursen in diesem Programm

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Gain proficiency in supervised and unsupervised machine learning algorithms using Python.

  • Learn to build and deploy generative models such as GANs and VAEs for image and text generation.

  • Master the transformer architecture and fine-tune models like GPT for specific tasks.

  • Explore big data techniques using Apache Spark and create scalable machine learning models.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: LLM Application
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Statistical Modeling
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Machine Learning Methods

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: OpenAI API
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)

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Unterrichtet in Englisch

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Packt.

Spezialisierung - 3 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Master Python for data analysis and machine learning, including key libraries like Pandas and Seaborn.

  • Apply statistical methods to real-world datasets, including mean, median, and probability distributions.

  • Build and evaluate predictive models using linear, polynomial, and multiple regression.

  • Implement machine learning algorithms such as decision trees, Naive Bayes, and support vector machines.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Data Science
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Plot (Graphics)
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Model Training
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Programming
Kategorie: Statistical Methods
Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning

Advanced Machine Learning, Big Data, and Deep Learning

KURS 2, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Gain expertise in dimensionality reduction and Principal Component Analysis (PCA).

  • Learn how to apply reinforcement learning techniques to real-world problems.

  • Understand how to evaluate machine learning models using metrics like precision, recall, and ROC.

  • Explore advanced deep learning models such as CNNs, RNNs, and transfer learning for various applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Model Training
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Model Deployment
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Responsible AI

Was Sie lernen werden

  • Understand and implement generative models like VAEs and GANs for synthetic data generation.

  • Dive deep into Transformer architecture, GPT, and ChatGPT for language-based AI applications.

  • Master fine-tuning and transfer learning techniques for personalized AI solutions.

  • Apply Retrieval Augmented Generation (RAG) and LLM Agents to create advanced AI applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: ChatGPT
Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: LLM Application
Kategorie: Generative Model Architectures
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: OpenAI
Kategorie: Application Programming Interface (API)

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Larry W.

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