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Spezialisierung für Machine Learning, Data Science and Generative AI with Python

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Spezialisierung für 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.

Bei Coursera Plus enthalten

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

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

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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: Regression Analysis
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Apache Spark
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Generative Adversarial Networks (GANs)
  • Kategorie: Seaborn
  • Kategorie: Large Language Modeling
  • Kategorie: ChatGPT
  • Kategorie: PySpark
  • Kategorie: Data Preprocessing
  • Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Generative AI
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: OpenAI API

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

August 2025

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  • 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: Python Programming
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Statistical Machine Learning
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: NumPy

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: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Apache Spark
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: A/B Testing
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Data Cleansing
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: PySpark
Kategorie: Machine Learning Software
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: MLOps (Machine Learning Operations)
Kategorie: Data Ethics

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: Generative Adversarial Networks (GANs)
Kategorie: Large Language Modeling
Kategorie: Retrieval-Augmented Generation
Kategorie: Autoencoders
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: OpenAI API
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Generative AI
Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Prompt Engineering
Kategorie: Hugging Face
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Generative AI Agents
Kategorie: Data Preprocessing
Kategorie: Application Programming Interface (API)
Kategorie: Machine Learning Algorithms

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„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
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Larry W.
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