University of Washington
Maschinelles Lernen für autonome KI
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Maschinelles Lernen für autonome KI

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Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.8

(41 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Es dauert 11 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Was Sie lernen werden

  • Sie werden in der Lage sein, einen Anwendungsfall auszuwählen, in dem autonome KI herkömmliche Methoden übertreffen kann - und damit den Grundstein für die Entwicklung einer autonomen KI legen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Entscheidungsfindung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Innovation
  • Kategorie: AI Design
  • Kategorie: Intelligentes Design

Wichtige Details

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3 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Dieses Modul legt den Grundstein für diesen Kurs und die gesamte Specialization. Sie erfahren, was autonome KI von anderen Formen der künstlichen Intelligenz unterscheidet. Sie sind eingeladen, einen Blick hinter die Kulissen einiger Unternehmen zu werfen, die autonome KI einsetzen, und von Betreibern und Managern zu hören, welche Vorteile sie durch den Einsatz von autonomer KI erzielen. Der Fokus wird dann auf Sie gerichtet sein! Sie werden fünf verschiedene Mentalitätsprofile kennenlernen, die unterschiedliche Ansätze für den Aufbau von KI-Systemen beschreiben.

Das ist alles enthalten

5 Videos8 Lektüren

Nicht alle Probleme sind für eine autonome KI-Lösung geeignet. In diesem Modul untersuchen wir die Arten von automatisierten Systemen und ihre Stärken und Grenzen für verschiedene Probleme. Sie lernen, wie Sie feststellen können, ob ein Problem eine Lösung benötigt, die über automatisierte Systeme hinausgeht und zu nützlicher KI führt.

Das ist alles enthalten

9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review

Im letzten Modul haben wir uns mit "automatisierten" Systemen (Mathematik, Menüs und Handbücher) befasst und untersucht, in welchen Situationen sie sich auszeichnen und wo ihre Grenzen liegen. In diesem Modul konzentrieren wir uns auf "autonome" Systeme wie maschinelles Lernen (ML), Verstärkungslernen (RL), neuronale Netze (NN) und tiefes Verstärkungslernen (DRL) und bewerten sowohl die Stärken als auch die Schwächen jedes autonomen Systems. Schließlich werden Sie sehen, wie "maschinelles Lernen" die Stärken aller automatisierten und autonomen Systeme ausnutzen kann.

Das ist alles enthalten

6 Videos2 Aufgaben1 peer review

Sie fragen sich, was das Erzählen von Geschichten mit KI zu tun hat? Gutes Storytelling ist ein Werkzeug der Überzeugung. Trockene Fakten und Daten sind nicht so überzeugend wie überzeugende Argumente. In der realen Welt muss jemand die Entwicklung Ihres autonomen KI-Designs finanzieren, und Sie müssen dieser Person eine überzeugende Geschichte erzählen.

Das ist alles enthalten

5 Videos2 Lektüren1 peer review

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.6 (13 Bewertungen)
Kence Anderson
University of Washington
3 Kurse5.460 Lernende

von

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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.
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„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

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41 Bewertungen

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  • 1 star

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HM
5

Geprüft am 22. Juni 2022

PH
5

Geprüft am 13. Juni 2022

TM
4

Geprüft am 29. März 2023

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Häufig gestellte Fragen