In diesem Kurs erfahren Sie, wie maschinelles Lernen zur Verarbeitung und Interpretation von Big Data eingesetzt wird. Sie erhalten einen detaillierten Einblick in die verschiedenen Möglichkeiten und Methoden zur Erstellung von Algorithmen, die Sie mit Tools wie Teachable Machine und TensorFlow in Ihr Unternehmen einbinden können. Außerdem lernen Sie verschiedene ML-Methoden, Deep Learning, sowie die Grenzen, aber auch wie Sie die Genauigkeit erhöhen und die besten Trainingsdaten für Ihre Algorithmen verwenden können. Anschließend werden Sie sich mit GANs und VAEs beschäftigen und Ihr neu erworbenes Wissen nutzen, um mit AutoML zu arbeiten, damit Sie Algorithmen erstellen können, die Ihren Anforderungen entsprechen. Sie werden auch exklusive Interviews mit Branchenführern sehen, die Big Data für Unternehmen wie McDonald's und Visa verwalten. Am Ende dieses Kurses werden Sie verschiedene Möglichkeiten des Programmierens kennengelernt haben, einschließlich der Verwendung von No-Code-Tools, des Verständnisses von Deep Learning, der Messung und Überprüfung von Fehlern in Ihren Algorithmen und der Nutzung von Big Data, um nicht nur die Privatsphäre der Kunden zu wahren, sondern diese Daten auch zur Entwicklung verschiedener Strategien zu nutzen, die Ihr Unternehmen voranbringen.
KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung KI für Unternehmen
Dozenten: Kartik Hosanagar
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4 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
In diesem Modul werden Sie in Big Data eingeführt und untersuchen, wie maschinelles Lernen in verschiedenen Geschäftsbereichen eingesetzt wird. Außerdem erfahren Sie, wie Daten analysiert und extrahiert werden und wie digitale Technologien zur Erweiterung und Umgestaltung von Unternehmen eingesetzt wurden. Sie erhalten auch einen detaillierten Einblick in Datenmanagement-Tools und wie diese am besten implementiert werden sowie in den Wert von Data Warehouses. Am Ende dieses Moduls werden Sie einen Einblick in den Einsatz von maschinellem Lernen als Allzwecktechnologie sowie in einige bewährte Techniken und Praktiken des Data Mining erhalten haben.
Das ist alles enthalten
11 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul erhalten Sie einen detaillierten Einblick in die unterschiedlichen Methoden des maschinellen Lernens, einschließlich logistischer Regression und neuronaler Netze. Außerdem lernen Sie Deep Learning und seine Beziehung zu neuronalen Netzen kennen und erfahren, wie Sie Machine Learning-Algorithmen am besten optimieren können. Schließlich werden Sie in Verlustfunktionen eingeführt und erfahren, wie Sie Fehler am besten messen und überprüfen, um die Integrität Ihrer Algorithmen zu erhalten. Am Ende dieses Moduls werden Sie die Methoden des maschinellen Lernens, die Grenzen und den Wert von Deep Learning kennen, wissen, wie Sie die Präzision und Genauigkeit von Algorithmen am besten steigern und wie Sie die besten Trainingsdaten für diese Algorithmen erhalten.
Das ist alles enthalten
13 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul werfen Sie einen Blick auf das maschinelle Lernen in der Verarbeitung natürlicher Sprache und die Verwendung generativer Modellierung zur Erstellung neuer Daten. Sie werden sich auch mit AutoML beschäftigen und damit, wie Sie automatisierte Prozesse am besten nutzen, um Ihre Algorithmen effizienter zu machen. Sie werden auch das no-code Machine Learning-Tool Teachable Machine kennenlernen, das Deep und Machine Learning leichter zugänglich macht. Am Ende dieses Moduls werden Sie in der Lage sein, AutoML in Ihren Algorithmen zu verwenden und Teachable Machine in der Praxis für No-Code-Lösungen zur Erstellung eines Algorithmus zu nutzen.
Das ist alles enthalten
8 Videos1 Lektüre1 Aufgabe
In diesem Modul hören Sie von einem führenden Unternehmen der Branche und erhalten wertvolle Einblicke in das Sampling von Daten und den Aufbau realistischer, nutzbarer Modelle. Ed Lee, VP of Global Menu Strategy & Global Marketing bei McDonald's, wird Ihnen einen Einblick in reale Lösungen und den Umgang mit Datenproblemen bei einer der erfolgreichsten globalen Marken geben. Am Ende dieses Moduls werden Sie von einem Top-Branchenexperten auf seinem Gebiet gehört haben und aus erster Hand erfahren haben, wie Big Data dazu beiträgt, den Datenschutz zu wahren und diese Daten zu nutzen, um Ihr Marketing und Ihre Inhalte zu verbessern und Ihre Algorithmen zu verfeinern.
Das ist alles enthalten
1 Video1 peer review
In diesem Modul werden Sie mehrere Aspekte der generativen KI untersuchen. Sie werden nicht nur verstehen, wie sie Vorhersagen trifft und Inhalte generiert, sondern auch, wie große Sprachmodelle funktionieren. Sie werden den generativen KI-Stack sowie die Basismodelle und ihre Vielseitigkeit bei der Durchführung einer breiten Palette von Aufgaben erforschen. Anhand von Forschungsstudien werden Sie die Auswirkungen generativer KI auf die Arbeit und die Produktivität untersuchen, einschließlich des Potenzials für die Verdrängung und Verbesserung des Menschen. Sie erhalten Einblicke in die Erstellung von Anweisungen zur Verbesserung der Qualität des Outputs von großen Sprachmodulen und erfahren, wie ein Unternehmen, das eine Anwendung auf der Grundlage von Basismodellen entwickelt, einen Wettbewerbsvorteil erlangen kann.
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8 Videos1 Aufgabe
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University of Pennsylvania
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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
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Geprüft am 21. Okt. 2021
Geprüft am 30. Dez. 2023
Geprüft am 10. März 2022
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