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Spezialisierung Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition

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Spezialisierung Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition

Master AI to Build Intelligent Systems and Drive Innovation

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Dozent: Edureka

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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Monate
Pro Woche 5 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Analyze and apply fundamental Python functions and methods.

  • Utilize and apply various machine learning models effectively.

  • Design and optimize neural networks for AI applications.

  • Explain and implement image, video, and audio processing methods.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Plotly
  • Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
  • Kategorie: Artificial Neural Networks
  • Kategorie: Artificial Intelligence
  • Kategorie: Machine Learning Algorithms
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Statistical Analysis
  • Kategorie: Statistical Methods
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Unsupervised Learning
  • Kategorie: Machine Learning

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Unterrichtet in Englisch
KĂĽrzlich aktualisiert!

Februar 2025

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 4 Kursreihen

Python and Statistics Foundations

Python and Statistics Foundations

KURS 111 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Write Python programs using core concepts like variables, data types, and control flow.

  • Apply NumPy and Pandas to manipulate and analyze data efficiently.

  • Create insightful data visualizations using Matplotlib, Seaborn, and Plotly for effective reporting.

  • Perform statistical analysis and probability tests to solve data-driven problems and validate hypotheses.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Descriptive Statistics
Kategorie: Data Manipulation
Kategorie: Probability
Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Plotly
Kategorie: NumPy
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Exploratory Data Analysis
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Data Science
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Statistics
Kategorie: Data Visualization Software

Was Sie lernen werden

  • Explore machine learning algorithms, including supervised, unsupervised, and semi-supervised methods.

  • Apply decision trees, random forests, and K-means clustering for classification and clustering.

  • Develop machine learning models to gain insights and make predictions from real-world data.

  • Enhance model accuracy by applying model-boosting techniques and evaluating their effectiveness.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Data Analysis
Kategorie: Scikit Learn (Machine Learning Library)
Kategorie: Data Mining
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Data-Driven Decision-Making
Kategorie: Classification And Regression Tree (CART)
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Decision Tree Learning
Kategorie: Unsupervised Learning
Kategorie: Analytics
Kategorie: Dimensionality Reduction
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Statistical Modeling
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Statistical Methods
Kategorie: Python Programming

Was Sie lernen werden

  • Understand the core components of deep learning models and their role in AI.

  • Apply CNN, R-CNN, and Faster R-CNN for object detection tasks.

  • Implement RNNs and LSTMs for sequential data processing.

  • Optimize and evaluate deep learning models for improved performance.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Network Architecture

Was Sie lernen werden

  • Analyze speech waveforms and apply audio signal processing techniques.

  • Develop and implement computer vision algorithms using OpenCV.

  • Perform morphological operations on images and videos for data manipulation.

  • Apply speech recognition techniques for digitizing and analyzing audio signals.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Data Processing
Kategorie: Computer Vision
Kategorie: Visualization (Computer Graphics)
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Python Programming

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Felipe M.
Lernender seit 2018
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Jennifer J.
Lernender seit 2020
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Larry W.
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