Introduction to Machine Learning Part 1: Foundation
Der Fernlehrgang "Introduction to Machine Learning Part 1: Foundation" vermittelt die Grundlagen des überwachten maschinellen Lernens. Es werden Konzepte wie Regression, Klassifikation und Risikominimierung behandelt. Voraussetzungen sind solide Kenntnisse in Mathematik und Programmierung. Der Kurs ist kostenlos und richtet sich an Interessierte und Berufstätige.
Die Einführungsvorlesung "Introduction to Machine Learning Part 1: Foundation" zielt darauf ab, die Grundbausteine des überwachten maschinellen Lernens zu vermitteln. Teilnehmer lernen grundlegende Konzepte wie Daten, Aufgaben, Modelle, Hypothesenraum, Lerner und empirische Risikominimierung kennen. Der Kurs behandelt lineare und polynomiale Regressionsmodelle sowie Klassifikationsmodelle wie logistische Regression, Diskriminanzanalyse und Naive Bayes. Dieser Kurs richtet sich an Personen mit einer soliden mathematischen Vorbildung, insbesondere in Linearer Algebra, Analysis, Statistik und Wahrscheinlichkeit. Grundlegende Programmierkenntnisse in R oder Python sind ebenfalls hilfreich. Die Lernenden werden in der Lage sein, empirische Risikominimierung zu erklären und verschiedene Regressions- und Klassifikationsmodelle auf tabellarische Daten in R oder Python anzuwenden. Es werden jedoch keine spezifischen Vorkenntnisse gefordert, und der Kurs ist offen für alle Interessierten, die sich für maschinelles Lernen begeistern und die genannten technischen Vorkenntnisse mitbringen. Dadurch eignet sich der Kurs sowohl für Berufsanfänger als auch für erfahrenere Nutzer, die ihr Wissen im Bereich des maschinellen Lernens vertiefen möchten.
Anbieter des Kurses
Der KI-Campus ist ein angesehenes Bildungsinstitut, das sich auf die Vermittlung von Kenntnissen und Fähigkeiten im Bereich der Künstlichen Intelligenz spezialisiert hat. Es bietet eine Vielzahl an kostenlosen Online-Kursen für Einsteiger und Fortgeschrittene, die unterschiedliche Aspekte der KI, von technischen Grundlagen bis hin zu ethischen und sozialen Fragestellungen, abdecken. Die praxisnahen Lernangebote ermöglichen es den Teilnehmenden, in ihrem eigenen Tempo zu lernen. Durch Kooperationen mit führenden Forschungseinrichtungen und Universitäten wird die hohe Qualität der Bildungsinhalte sichergestellt. Zusätzlich fördert der KI-Campus den kritischen Umgang mit den gesellschaftlichen Auswirkungen von KI.
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