Willkommen zum Kurs "Grundlagen des maschinellen Lernens und NLP", einer umfassenden Lernressource für alle, die die grundlegenden Aspekte des maschinellen Lernens (ML) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) beherrschen möchten. Dieser Kurs ist so aufgebaut, dass er einen tiefen Einblick in die Kernkonzepte, Algorithmen und Anwendungen des maschinellen Lernens und der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) bietet und Sie auf die fortgeschrittene Erforschung und Anwendung in diesen Bereichen vorbereitet. Während dieses Kurses werden die Teilnehmer ein solides Verständnis der Grundlagen des maschinellen Lernens erlangen, in verschiedene ML-Typen eintauchen, Klassifizierungs- und Regressionstechniken erforschen und mit praktischen Bewertungen abschließen. Darüber hinaus bietet der Kurs einen detaillierten Einblick in Deep-Learning-Konzepte, die Verwendung von TensorFlow, die Klassifizierung von Zahlen mit neuronalen Netzen, Faltungsneuronalen Netzen (CNNs), rekurrenten neuronalen Netzen (RNNs) und Netzen mit Langzeitgedächtnis (LSTMs). Wir werden auch wesentliche NLP-Themen behandeln, einschließlich Text Mining, Textvorverarbeitung, Analyse der Satzstruktur und Textklassifikation. Am Ende dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Kernkonzepte des maschinellen Lernens und des NLP zu verstehen und anzuwenden - zwischen verschiedenen Arten des maschinellen Lernens zu unterscheiden und zu entscheiden, wann sie eingesetzt werden - Klassifizierungs-, Regressions- und Optimierungstechniken in ML zu implementieren.
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Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Lernen Sie generative KI mit LLMs
Dozent: Edureka
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(12 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Beherrschen Sie ML und Deep Learning und wenden Sie NLP für fortgeschrittene Textanalyse und Klassifizierung an.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: RNN
- Kategorie: CNN
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
Wichtige Details
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15 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul unseres Kurses bietet einen umfassenden Einblick in die Grundlagen, Arten und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML), ein zentraler Aspekt der künstlichen Intelligenz. Es wurde sorgfältig ausgearbeitet, um die Lernenden von den Grundlagen der künstlichen Intelligenz und Vorhersagemodellen in ML zu einem tieferen Verständnis der verschiedenen ML-Typen zu führen - wie überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes und verstärkendes Lernen. Darüber hinaus werden Schlüsselkonzepte der Klassifizierung und Regression, einschließlich Entscheidungsbäumen, Zufallswäldern und Modelloptimierungstechniken, erforscht. Dieses Modul dient sowohl als Grundlage als auch zur Vertiefung und richtet sich an ein breites Spektrum von Lernenden, die maschinelles Lernen beherrschen wollen.
Das ist alles enthalten
28 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dieses Modul bietet eine umfassende Untersuchung von tiefen neuronalen Netzen, die grundlegende Konzepte, praktische Implementierungen und fortgeschrittene Techniken abdeckt. Vom Verständnis 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 Fähigkeiten, die sie benötigen, um Deep-Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, darunter Bildklassifizierung und Sequenzvorhersage
Das ist alles enthalten
70 Videos9 Lektüren6 Aufgaben5 Diskussionsthemen
Dieses Modul führt in die Grundlagen der Textgewinnung und -analyse ein. Es behandelt verschiedene Techniken zur Extraktion, Reinigung und Vorverarbeitung von Textdaten, einschließlich Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Named Entity Recognition. Darüber hinaus werden Methoden zur Analyse der Satzstruktur, wie Syntaxbäume 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.
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39 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Dieses Modul ist die letzte Phase des Kurses und bietet den Lernenden eine umfassende Überprüfung und Bewertung der in den Modulen erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten. Während des gesamten Moduls nehmen die Lernenden an verschiedenen Aktivitäten teil, um ihr Lernen zu festigen und ihr Verständnis des Kursmaterials zu bewerten. Zu diesen Aktivitäten gehören die Durchführung eines Praxisprojekts, in dem die erlernten Konzepte auf reale Szenarien angewandt werden, eine benotete Aufgabe zur Bewertung der Kenntnisse und möglicherweise ein Video zum Abschluss des Kurses, in dem die wichtigsten Erkenntnisse und Erfolge zusammengefasst werden.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
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Häufig gestellte Fragen
Vorkenntnisse in der Programmierung, insbesondere in Python, sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der Kurs ist so konzipiert, dass er auch für Anfänger 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 Fähigkeiten bescheinigt.
Ja, der Kurs ist für Anfänger konzipiert und baut systematisch von grundlegenden zu fortgeschrittenen Konzepten auf, um ein solides Verständnis sowohl des maschinellen Lernens als auch des NLP zu gewährleisten.