Der Kurs "Grundlagen des maschinellen Lernens und NLP" ist eine Lernressource für Personen, die an der Entwicklung grundlegender Kenntnisse im Bereich des maschinellen Lernens (ML) und der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) interessiert sind. Dieser Kurs ist ideal für Studenten, Data Scientists, Software-Ingenieure und alle, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache ausbauen oder vertiefen möchten.
Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP
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Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung für Lernen Sie generative KI mit LLMs
Dozent: Edureka
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3.3
(26 Bewertungen)
Stufe Anfänger
Empfohlene Erfahrung
2 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Was Sie lernen werden
Verstehen der Grundlagen des maschinellen Lernens, Anwendung von überwachtem, unüberwachtem und verstärktem Lernen für die Vorhersagemodellierung.
Entwicklung tiefer neuronaler Netze unter Verwendung von CNNs und RNNs mit LSTM für Bildklassifizierungs- und Sequenzvorhersageaufgaben.
Verwenden Sie NLP-Techniken wie Tokenisierung, Stemming und Textklassifizierung mit Bag-of-Words- und Naive-Bayes-Methoden.
Führen Sie praktische Projekte durch und wenden Sie ML- und NLP-Konzepte auf reale Szenarien an, um praktische Erfahrungen zu sammeln.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Künstliche Intelligenz
- Kategorie: Prädiktive Modellierung
- Kategorie: Überwachtes Lernen
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Unstrukturierte Daten
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Künstliche neuronale Netze
- Kategorie: Text Mining
Wichtige Details
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15 Aufgaben
Unterrichtet in Englisch
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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
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul unseres Kurses bietet einen umfassenden Einblick in die Grundlagen, Arten und Anwendungen des maschinellen Lernens (ML), ein zentraler Aspekt der künstlichen Intelligenz. Es wurde sorgfältig ausgearbeitet, um die Lernenden von den Grundlagen der künstlichen Intelligenz und Vorhersagemodellen in ML zu einem tieferen Verständnis der verschiedenen ML-Typen zu führen - wie überwachtes, unüberwachtes, halbüberwachtes und verstärkendes Lernen. Darüber hinaus werden Schlüsselkonzepte der Klassifizierung und Regression, einschließlich Entscheidungsbäumen, Zufallswäldern und Modelloptimierungstechniken, erforscht. Dieses Modul dient sowohl als Grundlage als auch zur Vertiefung und richtet sich an ein breites Spektrum von Lernenden, die maschinelles Lernen beherrschen wollen.
Das ist alles enthalten
28 Videos4 Lektüren4 Aufgaben1 Diskussionsthema
Dieses Modul bietet eine umfassende Untersuchung von tiefen neuronalen Netzen, die grundlegende Konzepte, praktische Implementierungen und fortgeschrittene Techniken abdeckt. Vom Verständnis der Grundlagen des Deep Learning und dem Vergleich mit der Funktionsweise des menschlichen Gehirns bis hin zur Vertiefung spezifischer Architekturen wie Convolutional Neural Networks (CNN) und Recurrent Neural Networks (RNN) mit Long Short-Term Memory (LSTM) vermittelt dieses Modul den Lernenden die Kenntnisse und Fähigkeiten, die sie benötigen, um Deep-Learning-Modelle für verschiedene Aufgaben zu entwerfen, zu trainieren und zu optimieren, darunter Bildklassifizierung und Sequenzvorhersage
Das ist alles enthalten
70 Videos9 Lektüren6 Aufgaben5 Diskussionsthemen
Dieses Modul führt in die Grundlagen der Textgewinnung und -analyse ein. Es behandelt verschiedene Techniken zur Extraktion, Reinigung und Vorverarbeitung von Textdaten, einschließlich Tokenisierung, Stemming, Lemmatisierung und Named Entity Recognition. Darüber hinaus werden Methoden zur Analyse der Satzstruktur, wie Syntaxbäume und Chunking, sowie Textklassifikationstechniken mit Bag-of-Words, ANZAHL-Vektorisierern und multinomialen Naive-Bayes-Klassifikatoren behandelt. Durch praktische Aufgaben und Diskussionen erhalten die Lernenden einen Einblick in die Anwendungen des Text Mining in verschiedenen Bereichen und in die wesentlichen Werkzeuge und Prozesse, die bei der Arbeit mit Textdaten zum Einsatz kommen.
Das ist alles enthalten
39 Videos4 Lektüren4 Aufgaben3 Diskussionsthemen
Dieses Modul ist die letzte Phase des Kurses und bietet den Lernenden eine umfassende Überprüfung und Bewertung der in den Modulen erworbenen Kenntnisse und Fähigkeiten. Während des gesamten Moduls nehmen die Lernenden an verschiedenen Aktivitäten teil, um ihr Lernen zu festigen und ihr Verständnis des Kursmaterials zu bewerten. Zu diesen Aktivitäten gehören die Durchführung eines Praxisprojekts, in dem die erlernten Konzepte auf reale Szenarien angewandt werden, eine benotete Aufgabe zur Bewertung der Kenntnisse und möglicherweise ein Video zum Abschluss des Kurses, in dem die wichtigsten Erkenntnisse und Erfolge zusammengefasst werden.
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1 Video1 Lektüre1 Aufgabe
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Geprüft am 22. Mai 2025
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Häufig gestellte Fragen
Vorkenntnisse in der Programmierung, insbesondere in Python, sind hilfreich, aber nicht zwingend erforderlich. Der Kurs ist so konzipiert, dass er auch für Anfänger geeignet ist. In den ersten Modulen werden grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens und des NLP vorgestellt.
Nach erfolgreichem Abschluss aller Aufgaben und Beurteilungen erhalten die Teilnehmer ein Zertifikat, das ihnen die Beherrschung des Kursmaterials und die erworbenen praktischen Fähigkeiten bescheinigt.
Ja, der Kurs ist für Anfänger konzipiert und baut systematisch von grundlegenden zu fortgeschrittenen Konzepten auf, um ein solides Verständnis sowohl des maschinellen Lernens als auch des NLP zu gewährleisten.
Weitere Fragen
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