Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der skalierbare KI-gestützte Algorithmen erstellen möchte, müssen Sie verstehen, wie man die Werkzeuge für deren Erstellung verwendet. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen Best Practices für die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open Source Framework für maschinelles Lernen. In diesem vierten Kurs lernen Sie, wie Sie Zeitreihenmodelle in TensorFlow erstellen. Sie werden zuerst Best Practices implementieren, um Zeitreihendaten vorzubereiten. Sie werden auch untersuchen, wie RNNs und 1D ConvNets für Vorhersagen verwendet werden können. Schließlich wenden Sie alles, was Sie während der Spezialisierung gelernt haben, an, um ein Sonnenfleckenvorhersagemodell mit realen Daten zu erstellen! Der Kurs Maschinelles Lernen und die Deep Learning-Spezialisierung von Andrew Ng vermitteln die wichtigsten und grundlegenden Prinzipien des Maschinellen Lernens und des Deep Learning. Diese neue DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization lehrt Sie, wie Sie TensorFlow verwenden, um diese Prinzipien zu implementieren, so dass Sie beginnen können, skalierbare Modelle für reale Probleme zu erstellen und anzuwenden. Um ein tieferes Verständnis für die Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Deep Learning-Spezialisierung zu belegen.
Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Laurence Moroney
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5,161 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lösen Sie Zeitreihen und Vorhersageprobleme in TensorFlow
Bereiten Sie Daten für das Lernen von Zeitreihen mit Hilfe von Best Practices vor
Entdecken Sie, wie RNNs und ConvNets für Vorhersagen verwendet werden können
Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Sonnenflecken anhand realer Daten
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Tiefes Lernen
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
- Kategorie: Vorhersage
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Zeitreihenanalyse und Vorhersage
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Faltungsneuronale Netze
- Kategorie: Vorverarbeitung von Daten
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Tensorflow
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4 Aufgaben
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- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
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Geprüft am 16. Juli 2020
The course is fantastic. It was a bit short and with some hyperparameters tuning focus, it could have been great. Also, it seems that it is biased to show that LSTM is always superior to RNN networks.
Geprüft am 25. Nov. 2019
Great course! The notebooks were a great help for understanding the material. I only wish there were auto-graded notebooks in addition to the quizzes like in some of the other courses by Andrew Ng.
Geprüft am 5. Jan. 2021
Brilliant end to a brilliant series.After taking this, one is well served to visit the DeepLearning.ai channel on YouTube and look at some of the more in-depth explanations of e.g. LSTMs

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