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Spezialisierung für KI für die wissenschaftliche Forschung

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Spezialisierung für KI für die wissenschaftliche Forschung

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

Sabrina Moore
Neelesh Tiruviluamala
Rajvir Dua

Dozenten: Sabrina Moore

4.658 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.1

(59 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

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

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Was Sie lernen werden

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Datenumwandlung

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Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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 LearnQuest.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Grundsätze der Programmierung
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Überwachtes Lernen

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Molekularbiologie
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Medikamentenentwicklung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

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Dozenten

Sabrina Moore
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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.“
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