In diesem Modul werden Sie drei Kursempfehlungssysteme mit unterschiedlichen Methoden erstellen. In Übung 1 erstellen Sie ein Kursempfehlungssystem, das auf Benutzerprofilen und Kursgenre-Matrizen basiert, indem Sie eine Interessenbewertung für jeden Kurs berechnen und die Kurse mit den höchsten Interessenbewertungen empfehlen. In der zweiten Übung erstellen Sie eine Kursähnlichkeitsmatrix, um das Empfehlungssystem zu erstellen. In der dritten Übung implementieren Sie einen auf Clustering basierenden Empfehlungsalgorithmus, der K-Means-Clustering und Hauptkomponentenanalyse auf der Grundlage der Kurseinschreibungshistorie der Gruppenmitglieder verwendet. In den Übungen vier und fünf werden Sie kollaboratives Filtern verwenden, um Vorhersagen über die Interessen eines Benutzers auf der Grundlage einer Sammlung ähnlicher Präferenzen anderer Benutzer zu treffen. In Übung 4 werden Sie KNN-basierte kollaborative Filterung durchführen und in Übung 5 werden Sie nicht-negative Matrixfaktorisierung verwenden.

In diesem Modul werden Sie mit Hilfe neuronaler Netze Kursbewertungen vorhersagen. In der ersten Übung werden Sie neuronale Netze trainieren, um Kursbewertungen vorherzusagen, während Sie gleichzeitig die latenten Merkmale von Nutzern und Artikeln extrahieren. In Übung 2 erhalten Sie Vektoren von Kursinteraktionsmerkmalen als Eingabedaten. Mithilfe der Regressionsanalyse werden Sie numerische Bewertungswerte berechnen, die vorhersagen, ob ein Student einen Kurs besuchen oder abschließen wird. Übung 3 ähnelt Übung 2, aber statt einer Regressionsanalyse verwenden Sie ein Klassifizierungsmodell. Sie extrahieren aus einem neuronalen Netzwerk Vektoren für die Einbettung von Benutzer- und Aufgabenmerkmalen. Mit diesen einbettenden Merkmalsvektoren erstellen Sie einen Interaktionsmerkmalsvektor und verwenden diesen, um ein Klassifizierungsmodell zu erstellen. Das Modell ordnet den Interaktions-Merkmalsvektor einem Bewertungsmodus zu, der vorhersagt, ob ein Lerner einen Kurs prüfen oder abschließen wird.

In diesem Modul werden Sie Richtlinien und bewährte Verfahren für die Erstellung erfolgreicher Berichte kennenlernen. Vielleicht möchten Sie auch Anleitungen zur Erstellung von PowerPoint-Präsentationen und zum Speichern einer PowerPoint-Datei als PDF lesen.

In diesem letzten Modul werden Sie in Streamlit eingeführt und haben die Möglichkeit, eine Streamlit-App zu erstellen, um Ihre Arbeit aus den vorherigen Modulen zu präsentieren. Abschließend erstellen Sie die Abschlusspräsentation für diesen Baustein und reichen sie zur Bewertung durch KI-Bewertung oder Peer-Review ein.