Neu aktualisiert für 2024! Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft ist ein grundlegendes Online-Programm, das von DeepLearning.AI erstellt und von Luis Serrano unterrichtet wird. Beim maschinellen Lernen wenden Sie mathematische Konzepte durch Programmierung an. In dieser Spezialisierung werden Sie die mathematischen Konzepte, die Sie mit Hilfe der Python-Programmierung erlernen, in praktischen Laborübungen anwenden. Als Teilnehmer an diesem Programm benötigen Sie grundlegende bis mittlere Python-Programmierkenntnisse, um erfolgreich zu sein.

Nach Abschluss dieses Kurses werden Sie in der Lage sein: - Analytische Optimierung verschiedener Arten von Funktionen, die üblicherweise beim maschinellen Lernen verwendet werden, unter Verwendung von Eigenschaften von Ableitungen und Gradienten - Ungefähre Optimierung verschiedener Arten von Funktionen, die üblicherweise beim maschinellen Lernen verwendet werden, unter Verwendung iterativer Methoden erster Ordnung (Gradientenabstieg) und zweiter Ordnung (Newton-Methode) - Visuelle Interpretation der Differenzierung verschiedener Arten von Funktionen, die üblicherweise beim maschinellen Lernen verwendet werden - Durchführung von Gradientenabstieg in neuronalen Netzen mit verschiedenen Aktivierungs- und Kostenfunktionen Viele Ingenieure für maschinelles Lernen und Datenwissenschaftler benötigen Hilfe bei der Mathematik, und selbst erfahrene Praktiker können sich durch einen Mangel an Mathematikkenntnissen zurückgehalten fühlen. Diese Spezialisierung nutzt innovative Pädagogik in der Mathematik, um Ihnen zu helfen, schnell und intuitiv zu lernen, mit Kursen, die leicht verständliche Visualisierungen verwenden, um Ihnen zu zeigen, wie die Mathematik hinter dem maschinellen Lernen tatsächlich funktioniert. Wir empfehlen, dass Sie über Mathematikkenntnisse auf High-School-Niveau (Funktionen, grundlegende Algebra) verfügen und mit der Programmierung vertraut sind (Datenstrukturen, Schleifen, Funktionen, bedingte Anweisungen, Debugging). Die Aufgaben und Übungen sind in Python geschrieben, aber der Kurs stellt alle Bibliotheken für maschinelles Lernen vor, die Sie verwenden werden.