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Advanced AI Techniques for the Supply Chain

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Advanced AI Techniques for the Supply Chain

Rajvir Dua
Neelesh Tiruviluamala

Dozenten: Rajvir Dua

1.708 bereits angemeldet

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
3.5

(11 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 22 Stunden
3 Wochen bei 7 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Es dauert 22 Stunden
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Bias–Variance Tradeoff
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Supply Chain
  • Kategorie: Natural Language Processing
  • Kategorie: Image Analysis

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung Machine Learning for Supply Chains
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

In this module, we'll learn about the use cases of machine learning in the supply chain. We'll start with the big picture applications before diving deeper into specific algorithms, including neural networks. Throughout the module, we'll explain not only the general artificial intelligence concepts and mathematics, but also how these algorithms can specifically be used for the supply chain.

Das ist alles enthalten

4 Videos4 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor

In this module, we'll cover the concepts relating to the ML paradigm. We'll start by learning how to pick a model, relying on considerations such as managing the bias-variance tradeoff. Next, we'll explore how machine learning models converge, including the use of stochastic gradient descent to minimize loss functions. Finally, we'll end with some practical considerations on coding advanced AI models with libraries for hyperparamter tuning.

Das ist alles enthalten

3 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

In this module, we'll expand beyond numbers and learn how to use machine learning on images and text. We'll start by talking about how to analyze text data and cover the primary methods behind natural language processing. Then, we'll learn how to analyze images by constructing convolutional neural networks complete with convolutions and pooling layers.

Das ist alles enthalten

5 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema2 Unbewertete Labore

In this final project, we’ll apply what we learned in the last module to classify images of products based on whether there is a defect or not.

Das ist alles enthalten

1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor

Dozenten

Rajvir Dua
LearnQuest
8 Kurse15.221 Lernende

von

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