Der Kurs "Grundlagen des maschinellen Lernens und NLP" ist eine Lernressource 蹿眉谤 Personen, die an der Entwicklung grundlegender Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache (NLP) interessiert sind. Dieser Kurs ist ideal 蹿眉谤 Studenten, Data Scientists, Software-Ingenieure und alle, die ihre F盲higkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung nat眉rlicher Sprache ausbauen oder vertiefen m枚chten.
Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP
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Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Lernen Sie generative KI mit LLMs
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Dozent: Edureka
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Bei 
enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.3
(27听叠别飞别谤迟耻苍驳别苍)
Stufe Anf盲nger
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollst盲ndigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen der Grundlagen des maschinellen Lernens, Anwendung von 眉berwachtem, un眉berwachtem und verst盲rktem Lernen 蹿眉谤 die Vorhersagemodellierung.
Entwicklung tiefer neuronaler Netze unter Verwendung von CNNs und RNNs mit LSTM 蹿眉谤 Bildklassifizierungs- und Sequenzvorhersageaufgaben.
Verwenden Sie NLP-Techniken wie Tokenisierung, Stemming und Textklassifizierung mit Bag-of-Words- und Naive-Bayes-Methoden.
F眉hren Sie praktische Projekte durch und wenden Sie ML- und NLP-Konzepte auf reale Szenarien an, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Text Mining
- Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
- Kategorie: Reinforcement Learning
- Kategorie: Verarbeitung nat眉rlicher Sprache
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: 脺berwachtes Lernen
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: Datenverarbeitung
Wichtige Details
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15 Aufgaben
Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung 蹿眉谤 Lernen Sie generative KI mit LLMs
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- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul f眉hrt in die Grundlagen, Arten und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML) ein. Es behandelt 眉berwachtes, un眉berwachtes, halb眉berwachtes und verst盲rkendes Lernen sowie Schl眉sselmethoden wie Klassifizierung, Regression, Entscheidungsb盲ume, Random Forests und Optimierung.
Das ist alles enthalten
28 Videos4 Lekt眉ren4 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Plug-in
Dieses Modul bietet eine umfassende Untersuchung von tiefen neuronalen Netzen, die grundlegende Konzepte, praktische Implementierungen und fortgeschrittene Techniken abdeckt. Vom Verst盲ndnis der Grundlagen des Deep Learning und dem Vergleich mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns bis hin zur Vertiefung spezifischer Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) mit Long Short-Term Memory (LSTM) vermittelt dieses Modul den Lernenden die Kenntnisse und F盲higkeiten, die sie ben枚tigen, um Deep-Learning-Modelle 蹿眉谤 verschiedene Aufgaben zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, darunter Bildklassifizierung und Sequenzvorhersage
Das ist alles enthalten
70 Videos9 Lekt眉ren6 Aufgaben5 Diskussionsthemen
Dieses Modul f眉hrt in die Grundlagen der Textgewinnung und -analyse ein. Es behandelt verschiedene Techniken zur Extraktion, Reinigung und Vorverarbeitung von Textdaten, einschlie脽lich Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Named Entity Recognition. Dar眉ber hinaus werden Methoden zur Analyse der Satzstruktur, wie Syntaxb盲ume und Chunking, sowie Textklassifikationstechniken mit Bag-of-Words, ANZAHL-Vektorisierern und multinomialen Naive-Bayes-Klassifikatoren behandelt. Durch praktische Aufgaben und Diskussionen erhalten die Lernenden einen Einblick in die Anwendungen des Text Mining in verschiedenen Bereichen und in die wesentlichen Werkzeuge und Prozesse, die bei der Arbeit mit Textdaten zum Einsatz kommen.
Das ist alles enthalten
39 Videos4 Lekt眉ren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Dieses Modul ist die letzte Phase des Kurses und bietet den Lernenden eine umfassende 脺berpr眉fung und Bewertung der in den Modulen erworbenen Kenntnisse und F盲higkeiten. W盲hrend des gesamten Moduls nehmen die Lernenden an verschiedenen Aktivit盲ten teil, um ihr Lernen zu festigen und ihr Verst盲ndnis des Kursmaterials zu bewerten. Zu diesen Aktivit盲ten geh枚ren die Durchf眉hrung eines Praxisprojekts, in dem die erlernten Konzepte auf reale Szenarien angewandt werden, eine benotete Aufgabe zur Bewertung der Kenntnisse und m枚glicherweise ein Video zum Abschluss des Kurses, in dem die wichtigsten Erkenntnisse und Erfolge zusammengefasst werden.
Das ist alles enthalten
1 Video1 Lekt眉re1 Aufgabe1 Plug-in
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Status: VorschauSungkyunkwan University
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Lernender seit 2018
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HM
5
Gepr眉ft am 22. Mai 2025
Thank you for the great educational material. It is really useful for a deep understanding of the theory and practice of artificial intelligence.
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H盲ufig gestellte Fragen
Vorkenntnisse in der Programmierung, insbesondere in Python, sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der Kurs ist so konzipiert, dass er auch 蹿眉谤 Anf盲nger geeignet ist. In den ersten Modulen werden grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und des NLP vorgestellt.
Nach erfolgreichem Abschluss aller Aufgaben und Beurteilungen erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat, das ihnen die Beherrschung des Kursmaterials und die erworbenen praktischen F盲higkeiten bescheinigt.
Ja, der Kurs ist 蹿眉谤 Anf盲nger konzipiert und baut systematisch von grundlegenden zu fortgeschrittenen Konzepten auf, um ein solides Verst盲ndnis sowohl des maschinellen Lernens als auch des NLP zu gew盲hrleisten.
Weitere Fragen
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