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Automatisieren, Analysieren und KI-Feedback

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Automatisieren, Analysieren und KI-Feedback

LearningMate

Dozent: LearningMate

Bei Coursera Plus enthalten

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

3 Stunden zu vervollständigen
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
Stufe Mittel

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In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

  • Entwickeln Sie automatisierte Rückkopplungsschleifen, um menschliche Erkenntnisse zu erfassen, die Modellleistung zu analysieren und die KI neu zu trainieren, um bestimmte betriebliche Ziele zu erreichen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Leistungsmetrik
  • Kategorie: Leistungsanalyse
  • Kategorie: Mensch-Maschine-Schnittstellen
  • Kategorie: Bewertung des Modells
  • Kategorie: Entscheidungsintelligenz
  • Kategorie: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)
  • Kategorie: Geschäftliche Metriken
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Prädiktive Analytik
  • Kategorie: Analyse
  • Kategorie: Statistische Methoden
  • Kategorie: Statistische Modellierung
  • Kategorie: Modell Ausbildung
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
  • Kategorie: Stichproben (Statistik)

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Modell-Einsatz

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

4 Zuweisungen¹

KI-bewertet siehe Haftungsausschluss
Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „Agentische KI Leistung und Reliabilität“
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Dieses Modul vermittelt die Grundprinzipien für die Entwicklung dynamischer, sich selbst verbessernder KI-Systeme. Die Teilnehmer erfahren, warum statische Modelle mit der Zeit versagen und wie man automatisierte Rückkopplungsschleifen entwirft, die menschliches Fachwissen einbeziehen, um eine kontinuierliche Modellverbesserung voranzutreiben. Dieses Modul behandelt die Architektur eines „Human-in-the-Loop“-Systems (HITL), von der Identifizierung anomaler Vorhersagen über deren Weiterleitung zur Überprüfung durch Menschen bis hin zur Planung automatisierter Nachtrainings.

Das ist alles enthalten

3 Videos1 Lektüre2 Aufgaben

In diesem Modul verlagert sich der Schwerpunkt von der Erfassung von Feedback hin zur gründlichen Analyse der Modellleistung. Sie lernen, über die einfache Genauigkeit hinauszugehen und fortgeschrittene Diagnosetools wie Precision-Recall-Kurven (PR-Kurven) und Resampling zu nutzen, um das tatsächliche Verhalten eines Modells zu verstehen. Das Modul gipfelt in der Auswahl eines optimalen Entscheidungsschwellenwerts, der geschäftliche Anforderungen in Einklang bringt, wie beispielsweise die Maximierung der Erkennung kritischer Ereignisse bei gleichzeitiger Minimierung von Fehlalarmen.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Unbewertetes Labor

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Dozent

LearningMate
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Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“

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Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

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„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Häufig gestellte Fragen

¹ Einige Aufgaben in diesem Kurs werden mit AI bewertet. Für diese Aufgaben werden Ihre Daten in Übereinstimmung mit Datenschutzhinweis von Courseraverwendet.