Dieser Kurs bietet „Coursera Coach“!

Eine intelligentere Art zu lernen – mit interaktiven Echtzeit-Gesprächen, die Ihnen helfen, Ihr Wissen zu testen, Annahmen zu hinterfragen und Ihr Verständnis im Laufe des Kurses zu vertiefen. In diesem Kurs erwerben Sie umfassende Grundlagen im Bereich KI-Engineering, beginnend mit den Grundlagen der Python-Programmierung bis hin zu zentralen Konzepten der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens. Der Kurs legt den Schwerpunkt auf praktische Projekte, die Ihr Verständnis dieser wesentlichen Fähigkeiten festigen und Ihnen einen tiefen Einblick in Python, datenwissenschaftliche Werkzeuge und die für das maschinelle Lernen erforderliche Mathematik vermitteln. Wenn Sie diese CORE-Konzepte beherrschen, sind Sie bestens gerüstet, um Herausforderungen im Bereich des KI-Engineering selbstbewusst anzugehen. Der Kurs ist so aufgebaut, dass er Sie durch jeden Schlüsselbereich führt, beginnend mit den Grundlagen der Python-Programmierung. Sie lernen den Umgang mit der Python-Syntax, Datenstrukturen, Funktionen und der Dateiverwaltung – allesamt notwendig für praktische Anwendungen. Im weiteren Verlauf erkunden Sie die Grundlagen der Datenwissenschaft mithilfe von NumPy und Pandas und arbeiten an Projekten, die Ihnen Datenbearbeitung, -visualisierung und -analyse vermitteln. Der Kurs gipfelt in einer vertieften Auseinandersetzung mit der für maschinelles Lernen erforderlichen Mathematik, einschließlich linearer Algebra, Analysis und Wahrscheinlichkeitsrechnung. Dieser Kurs ist ideal für angehende KI-Ingenieure, Datenwissenschaftler und alle, die sich für maschinelles Lernen interessieren. Vorkenntnisse sind nicht erforderlich, allerdings sind grundlegende Kenntnisse in Programmierung und Mathematik von Vorteil. Der Kurs richtet sich an Anfänger, enthält jedoch auch komplexe mathematische Konzepte für diejenigen, die bereit sind, tiefer in die Materie einzutauchen. Am Ende des Kurses sind Sie in der Lage, Python-Code für KI-bezogene Anwendungen zu schreiben, Daten mit Pandas zu bereinigen und zu bearbeiten, Daten mit Matplotlib zu visualisieren, mathematische Konzepte des maschinellen Lernens anzuwenden sowie Wahrscheinlichkeits- und Statistikverfahren in Projekten zur Datenanalyse und Modellentwicklung einzusetzen.