Einführungsvideo : https://youtu.be/TRhwIHvehR0 Dieser Kurs richtet sich an völlige Neulinge in der Python-Programmierung, es sind also keine Vorkenntnisse oder Erfahrungen in der Software-Programmierung erforderlich. In diesem Kurs werden Python-Syntaxen, -Funktionen und -Bibliotheken, die in der KI-Programmierung häufig verwendet werden, ausgewählt, vorgestellt und erklärt. Darüber hinaus stellt dieser Kurs wichtige Syntaxen und Funktionen vor, die häufig in der KI-Codierung verwendet werden, und erklärt die komplementäre Beziehung zwischen NumPy, Pandas und TensorFlow, so dass dieser Kurs auch für erfahrene Python-Anwender hilfreich ist. Dieser Kurs beginnt mit dem Aufbau einer fehlerfreien KI-Programmierumgebung auf dem Desktop- oder Notebook-Computer der Lernenden, damit sie nach Abschluss des Kurses mit der KI-Modellierung und -Programmierung mit Scikit-learn, TensorFlow und Keras beginnen können. Da die Lernenden nach diesem Kurs über eine KI-Codierungsumgebung auf ihrem Computer verfügen, können sie mit der KI-Codierung beginnen und müssen sich nicht bei Cloud-basierten Diensten anmelden oder diese nutzen.

Praktisches Python für KI-Codierung 2
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26 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Datenvisualisierung
- Kategorie: Objektorientierte Programmierung (OOP)
- Kategorie: Datenmanipulation
- Kategorie: Matplotlib
- Kategorie: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
- Kategorie: Seaborn
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
- Kategorie: Pandas (Python-Paket)
- Kategorie: NumPy
- Kategorie: Python-Programmierung
Wichtige Details

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5 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
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Geprüft am 23. Jan. 2024
I would recommend this course to any programming beginner, not only for python
Geprüft am 30. Juni 2022
The content is easy to follow from the scratch, and the content is very essential for data engineering. If there is a basic explanation and example for object oriented programming, it will be better.
Geprüft am 2. Apr. 2022
A nice syllabus of Python course. And the quizs are nice to enjoy.Thank you professor and Coursera community.
Häufig gestellte Fragen
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