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Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung
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Spezialisierung KI für die wissenschaftliche Forschung

Starten Sie Ihre Karriere in der Datenwissenschaft. Nutzen Sie künstliche Intelligenz, um Hypothesen zu entdecken und zu testen.

Unterrichtet in Deutsch (KI-Synchronisation)

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(58 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
1 Monat bei 10 Stunden pro Woche
Verdienen Sie sich einen beruflichen Leistungsnachweis
Teilen Sie Ihr Fachwissen mit Arbeitgebern
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Überblick

  • Wie Sie KI in wissenschaftlichen Situationen einsetzen, um Trends und Muster in Datensätzen zu entdecken

  • Der gesamte Prozess des maschinellen Lernens

  • Verwenden Sie künstliche Intelligenz, um Sequenzen in Datensätzen vorherzusagen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Data Manipulation
  • Kategorie: Regression Analysis
  • Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
  • Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
  • Kategorie: Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Bioinformatics
  • Kategorie: Data Visualization
  • Kategorie: Predictive Modeling
  • Kategorie: Data Processing
  • Kategorie: Dimensionality Reduction
  • Kategorie: Data Science
  • Kategorie: Random Forest Algorithm

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Pandas (Python Package)
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)

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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Verwenden Sie Techniken der künstlichen Intelligenz, um Hypothesen in Python zu testen

  • Anwendung eines Modells für maschinelles Lernen, das Numpy, Pandas und Scikit-Learn kombiniert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Datenstrukturen
Kategorie: NumPy
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Computerprogrammierung
Kategorie: Datenanalyse
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Statistische Hypothesentests

Was Sie lernen werden

  • Implementierung und Auswertung von Modellen des maschinellen Lernens (neuronale Netze, Random Forests usw.) auf wissenschaftlichen Daten in Python

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Daten bereinigen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Datenverarbeitung
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Datenumwandlung

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Random Forest Algorithmus
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Netzwerk Architektur
Kategorie: Lernen mit Entscheidungsbäumen
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Leistungsoptimierung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Python-Programmierung

Was Sie lernen werden

  • Analyse von Genomsequenzen zur Ermittlung von Ähnlichkeiten und Identifizierung von Zielteilsequenzen mit Hilfe von prädiktiven Modellen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Explorative Datenanalyse
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Bioinformatik
Kategorie: Pandas (Python-Paket)
Kategorie: Feature Technik
Kategorie: Statistische Analyse
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Datenmanipulation
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Datenvisualisierung
Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)
Kategorie: Methoden des Maschinellen Lernens

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