Grundlagen der Maschinellen Lerntechnik: Python und Kernbibliotheken

Dieser Kurs vermittelt Ihnen das notwendige Grundwissen, um den ML-Lebenszyklus von der Datenaufbereitung bis zur Modellbereitstellung zu verstehen.Dieser Kurs ist für alle, die sich mit Machine Learning beschäftigen, aber auch für diejenigen, die nur ein wenig Erfahrung haben. Am Ende dieses Programms werden Sie die mathematischen Prinzipien und Programmiertechniken beherrschen, die für die Implementierung verschiedener ML-Algorithmen erforderlich sind.Sie werden in der Lage sein, geeignete Modelle auszuwählen, ihre Leistung genau zu bewerten und Ihre Projekte professionell für ein Karriereportfolio zu strukturieren. Was Sie lernen werden: * Verstehen Sie die wesentlichen mathematischen Konzepte (lineare Algebra, Kalkül, Statistik), die den Algorithmen des maschinellen Lernens zugrunde liegen. * Master Python-Programmierung für Datenmanipulation und -analyse mit Bibliotheken wie Pandas und NumPy. * Anwendung klassischer Machine-Learning-Techniken mit Scikit-learn für Klassifikations- und Regressionsaufgaben. * Erstellen und trainieren Sie neuronale Netze mit modernen Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und PyTorch. * Üben Sie systematische Modellevaluierung, Hyperparameter-Tuning und Experimentverfolgung. * Konfigurieren Sie grundlegende MLOps-Pipelines, indem Sie Modellversionierung und einfache Bereitstellungsstrategien implementieren. Die Inhalte beginnen mit Kernprogrammierung und mathematischen Voraussetzungen, bevor Sie in die praktische Implementierung von klassischen und Deep Learning-Modellen einsteigen.Die abschließenden Abschnitte führen Sie durch die Strukturierung komplexer ML-Projekte und die Vorbereitung Ihrer Arbeit für die Überprüfung. Dieser Kurs richtet sich speziell an Anfänger ohne Vorkenntnisse in Machine Learning oder Data Science, die sich zu arbeitsfähigen ML-Ingenieuren ausbilden möchten. Bauen Sie Ihr Fachwissen aus und starten Sie noch heute Ihre Karriere im Bereich Machine Learning.