enthaltenBy the end of this course, learners will be able to build, train, and evaluate machine learning and deep learning models using Python, Scikit-learn, and TensorFlow. They will confidently preprocess datasets, apply classical algorithms, visualize insights, and design neural networks to solve real-world problems.
Master Machine Learning with TensorFlow: Basics to Advanced
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Preprocess datasets, apply classical ML algorithms, and visualize insights in Python.
Build, train, and evaluate machine learning models with Scikit-learn.
Design and implement neural networks with TensorFlow for real-world problems.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Python Programming
- Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Artificial Neural Networks
- Kategorie: Data Processing
- Kategorie: Development Environment
- Kategorie: Pandas (Python Package)
- Kategorie: Data Cleansing
- Kategorie: Image Analysis
- Kategorie: Jupyter
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Regression Analysis
Wichtige Details
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Kürzlich aktualisiert!
September 2025
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21 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
In diesem Kurs gibt es 5 Module
This module introduces learners to the foundations of machine learning, its real-world applications, and the tools needed to begin hands-on practice. Students explore what machine learning is, how machines learn, and where ML is applied across industries, setting the stage for practical TensorFlow projects.
Das ist alles enthalten
9 Videos4 Aufgaben1 Plug-in
This module equips learners with essential ML tools such as Anaconda, Jupyter Notebook, and Python libraries. Students learn to manage environments, leverage third-party packages, and perform numerical computations with NumPy for efficient machine learning pipelines.
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14 Videos4 Aufgaben
This module focuses on preparing, analyzing, and visualizing data using Pandas, Matplotlib, and Seaborn. Learners handle complex datasets, manage missing values, and create insightful visualizations to uncover patterns, trends, and anomalies essential for ML readiness.
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38 Videos5 Aufgaben
This module covers essential preprocessing techniques, data transformation, and classical ML algorithms. Students practice feature engineering, scaling, encoding, and regression modeling while leveraging Scikit-learn to prepare clean and structured datasets.
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22 Videos4 Aufgaben
This module introduces deep learning with TensorFlow, covering computational graphs, operations, regression models, and neural networks. Students build and train models using activation functions, optimizers, and the MNIST dataset for hands-on image classification.
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Häufig gestellte Fragen
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