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Verwaltung von Machine Learning-Projekten mit Google Cloud

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.6

(3,727 Bewertungen)

Stufe Anfänger
Keine Vorkenntnisse erforderlich
Flexibler Zeitplan
1 Woche bei 10 Stunden eine Woche
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
92%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Was Sie lernen werden

  • Erkunden Sie gängige Anwendungsfälle des Maschinellen Lernens, die von Unternehmen umgesetzt werden.

  • Beurteilen Sie die Machbarkeit Ihres eigenen ML Anwendungsfalls und dessen Fähigkeit, Ihr Unternehmen sinnvoll zu beeinflussen.

  • Identifizieren Sie die Anforderungen für die Erstellung, das Training und die Evaluierung eines ML-Modells.

  • Definition von Datenmerkmalen und Bias, die sich auf die Qualität von ML-Modellen auswirken, und Erkennen der wichtigsten Überlegungen für das Management von ML-Projekten.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: KI-Förderung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Innovation
  • Kategorie: Google Cloud-Platform
  • Kategorie: Durchführbarkeitsstudien
  • Kategorie: Bildanalyse
  • Kategorie: Unternehmensanalyse
  • Kategorie: Data Governance
  • Kategorie: Verantwortungsvolle KI
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Daten Strategie
  • Kategorie: Modell-Bereitstellung
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Modell Bewertung

Wichtige Details

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Bewertungen

6 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung für Digitale Transformation mit KI/ML und Google Cloud
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

In diesem Kurs gibt es 8 Module

Willkommen zum Kurs! In diesem Modul lernen Sie den Kursleiter kennen und erfahren mehr über den Inhalt des Kurses und wie Sie beginnen können.

Das ist alles enthalten

1 Video2 Lektüren

Dieses Modul beginnt mit der Definition des Maschinellen Lernens auf hohem Niveau und hilft Ihnen dann, ein gründliches Verständnis seines Wertes für die Wirtschaft zu erlangen, indem Sie mehrere Beispiele aus der Praxis betrachten. Anschließend werden Projekte des Maschinellen Lernens vorgestellt und die Durchführbarkeit verschiedener ML-Probleme mit Hilfe eines Tools geübt.

Das ist alles enthalten

4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Dieses Modul beginnt mit der Definition des Maschinellen Lernens auf hohem Niveau und hilft Ihnen dann, ein gründliches Verständnis seines Wertes für die Wirtschaft zu erlangen, indem Sie mehrere Beispiele aus der Praxis betrachten. Anschließend werden Projekte des Maschinellen Lernens vorgestellt und die Durchführbarkeit verschiedener ML-Probleme mit Hilfe eines Tools geübt.

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9 Videos1 Lektüre1 Aufgabe

Nachdem Sie die Machbarkeit Ihres überwachten ML-Problems beurteilt haben, können Sie zur nächsten Phase eines ML-Projekts übergehen. In diesem Modul werden die verschiedenen Überlegungen und Anforderungen für den Aufbau eines vollständigen Datensatzes zur Vorbereitung des Trainings, der Evaluierung und der Bereitstellung eines ML-Modells untersucht. Es enthält auch zwei Demos - Vision API und AutoML Vision - als relevante Tools, auf die Sie selbst oder in Zusammenarbeit mit einem Datenwissenschaftler leicht zugreifen können. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, AutoML Vision im Rahmen des ersten praktischen Praktikums auszuprobieren.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

Die Daten in der Welt sind von Natur aus voreingenommen, und diese Voreingenommenheit kann durch ML-Lösungen noch verstärkt werden. In diesem Modul lernen Sie einige der häufigsten Bias kennen und erfahren, wie sie eine Person oder eine Gruppe von Personen unverhältnismäßig stark beeinträchtigen oder schädigen können. Sie erhalten außerdem Richtlinien zur Aufdeckung möglicher Bias in jeder Phase eines ML-Projekts und Strategien, um ML so fair wie möglich zu gestalten.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul befasst sich mit 5 allgemeinen Themen, um Anwendungsfälle für ML im Geschäftsalltag zu entdecken, gefolgt von konkreten Kundenbeispielen. Sie lernen kreative Anwendungen von ML kennen, z. B. die Verbesserung der Auflösung von Bildern oder die Erzeugung von Musik.

Das ist alles enthalten

6 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 App-Element

Wenn Sie die Grundlagen des Maschinellen Lernens und die Überlegungen in den einzelnen Projektphasen gründlich verstanden haben, sind Sie bereit, die besten Praktiken für die Verwaltung eines ML-Projekts kennenzulernen. In diesem Modul werden 5 wichtige Überlegungen für die erfolgreiche Verwaltung eines ML-Projekts von Anfang bis Ende beschrieben: Identifizierung des geschäftlichen Werts, Entwicklung einer Datenstrategie, Einrichtung einer Datenverwaltung, Aufbau erfolgreicher ML-Teams und Förderung einer Innovationskultur. Außerdem haben Sie die Möglichkeit, sich in einem abschließenden praktischen Labor mit einem der Tools von Google Cloud vertraut zu machen: Evaluieren eines ML-Modells mit BigQuery ML.

Das ist alles enthalten

7 Videos1 Aufgabe1 App-Element

Dieses Modul bietet eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte, die in jedem der Module des Kurses behandelt werden.

Das ist alles enthalten

1 Video

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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.“

Bewertungen von Lernenden

4.6

3.727 Bewertungen

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MW
5

Geprüft am 7. Sep. 2020

GG
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Geprüft am 18. Juni 2020

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Geprüft am 1. Apr. 2020

Häufig gestellte Fragen