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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

4.207 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
3.2

(55 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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Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
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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: Daten bereinigen
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Pandas (Python-Paket)
  • Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
  • Kategorie: Explorative Datenanalyse
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Random Forest Algorithmus
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze
  • Kategorie: Datenumwandlung
  • Kategorie: Prädiktive Modellierung

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

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: NumPy
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Methoden
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
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: Daten bereinigen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Datenumwandlung
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Python-Programmierung

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

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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.
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