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Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung

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Spezialisierung 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

4.286 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.2

(56 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

1 Monat
Pro Woche 10 Stunden
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Anfänger

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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: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: Daten bereinigen
  • Kategorie: Datenverarbeitung
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • 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: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: NumPy
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Statistische Hypothesentests
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Statistische Methoden

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Python-Programmierung
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: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Verifizierung und Validierung
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen

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Dozenten

Sabrina Moore
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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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