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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.

Sabrina Moore
Neelesh Tiruviluamala
Rajvir Dua

Dozenten: Sabrina Moore

4.217 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.2

(55 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: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung
  • Kategorie: Feature Technik
  • Kategorie: Bioinformatik
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
  • Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • 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: Datenmanipulation
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: NumPy
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Prädiktive Modellierung

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

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

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