Dieser Minikurs dient dazu, grundlegende Python-Kenntnisse für die Entwicklung von Anwendungen mit Künstlicher Intelligenz (KI) anzuwenden. In diesem praktischen Projekt schlüpfen Sie in die Rolle eines Entwicklers und führen unter anderem folgende Aufgaben aus:
Entwicklung von KI-Anwendungen mit Python und Flask
Entwicklung von KI-Anwendungen mit Python und Flask
Dieser Kurs ist Teil mehrerer Programme.
Dozenten: Abhishek Gagneja
91.298 bereits angemeldet
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enthalten
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.4
(895 Bewertungen)
Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Flexibler Zeitplan
Ca. 11 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
89%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
Was Sie lernen werden
Beschreiben Sie die Schritte und Prozesse bei der Erstellung einer Python-Anwendung, einschließlich des Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung
Erstellen Sie Python-Module, führen Sie Unit-Tests durch und verpacken Sie Anwendungen unter Einhaltung der PEP8-Best-Practices für die Programmierung
Erklären Sie die Funktionen von Flask und stellen Sie mit dem Flask-Framework Anwendungen im Web bereit
Erstellen und Bereitstellen einer KI-basierten Anwendung auf einem Webserver mit IBM Watson AI Libraries und Flask
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Anwendungsentwicklung
- Kategorie: Webanwendung
- Kategorie: Flachmann
- Kategorie: Künstliche Intelligenz (KI)
Wichtige Details
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4 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
Dieser Kurs ist als Teil verfügbar
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- 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
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
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Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 3 Module
In diesem Modul werden Sie mit dem grundlegenden Unterschied zwischen Webanwendungen und APIs beginnen. Als nächstes lernen Sie den Lebenszyklus der Anwendungsentwicklung kennen, von der Erfassung der Anforderungen bis zur Wartung des Projekts. Außerdem machen Sie sich mit den Best Practices für die Codierung vertraut, die im Python Enhancement Proposal (PEP8) Style Guide dokumentiert sind. Sie lernen die statische Codeanalyse kennen, mit der Sie sicherstellen können, dass der von Ihnen geschriebene Code den Codierungsregeln entspricht. Als nächstes lernen Sie, wie Sie Unit-Tests erstellen und ausführen. Schließlich lernen Sie, wie Sie Python-Pakete erstellen, verifizieren und ausführen können.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren2 Aufgaben4 App-Elemente3 Plug-ins
In diesem Modul werden Sie mit den Definitionen und Hauptunterschieden zwischen Python-Bibliotheken und -Frameworks für die Anwendungsentwicklung vertraut gemacht. Außerdem lernen Sie Flask kennen, ein auf Python basierendes Mikro-Framework, das für die Webbereitstellung von Anwendungen verwendet wird. Im Rahmen des Moduls werden auch Entwicklungs- und Bereitstellungskonzepte vorgestellt, darunter Routen, Anfrage- und Antwortobjekte, Fehlerbehandlung und Dekoratoren. Nachdem Sie eine API mit Flask erstellt haben, werden Sie auch lernen, wie Sie Webanwendungen mit Flask bereitstellen.
Das ist alles enthalten
7 Videos1 Lektüre2 Aufgaben4 App-Elemente3 Plug-ins
In diesem Modul werden Sie in die KI-Bibliotheken von Embeddable Watson eingeführt. Sie werden auch die Gelegenheit haben, zwei KI-basierte Anwendungen zu erstellen. Das Praxisprojekt stellt Sie vor die Herausforderung, Ihre Programmierkenntnisse anzuwenden und die IBM Watson-Bibliotheken einzubinden, um ein textbasiertes Tool zur Sentimentanalyse zu erstellen. Sie werden bei jedem Schritt des Projekts angeleitet. Das abschließende Projekt, Emotion Detection based on the text input, wird Ihnen helfen, Ihre Fähigkeiten und Fertigkeiten von Ihren Kollegen beurteilen zu lassen. Bei beiden Projekten werden Sie Unit-Tests und statische Code-Analysen durchführen und die Fehlerbehandlung einbeziehen.
Das ist alles enthalten
3 Lektüren1 peer review2 App-Elemente2 Plug-ins
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Empfohlen, wenn Sie sich für Softwareentwicklung interessieren
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Felipe M.
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Chaitanya A.
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Bewertungen von Lernenden
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NU
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Geprüft am 21. Aug. 2023
This course inspired me to work extremely hard to hone my coding skills. I really appreciate the opportunity to take this course and wish the course team more success in the future endeavors!
MN
5
Geprüft am 1. Juli 2023
Excelente curso. Los laboratorios fueron muy instructivos. Las explicaciones claras y concisas.
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Geprüft am 21. März 2024
Mind bending progressive skill set from IBM. Wow! Am so grateful to be exposed to the talent here as a curious student. :-)
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Häufig gestellte Fragen
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