Machine Learning in der Praxis: Erweitern Sie Ihr Fachwissen

Sie verstehen die Grundlagen von Deep Learning, haben aber Schwierigkeiten, dieses Wissen auf spezialisierte Bereiche wie Computer Vision oder Textanalyse anzuwenden. Dieser Kurs erweitert Ihre Machine Learning-Kompetenz und bietet praktische Rahmenbedingungen und Techniken, um verschiedene domänenspezifische Herausforderungen souverän anzugehen und sicherzustellen, dass Ihre Fähigkeiten sofort in wettbewerbsfähigen oder professionellen Umgebungen angewendet werden können. * Verstehen Sie die Kernarchitekturen und Datensätze, die in wichtigen ML-Domänen (CV, NLP, Zeitreihen) verwendet werden. * Anwenden von Transfer-Learning-Techniken, um vortrainierte Modelle effektiv an neue Aufgaben anzupassen. * Konfigurieren Sie effektive Datenpipelines für die Verarbeitung unstrukturierter Daten wie Bilder und Text. * Lernen Sie grundlegende Prompt-Engineering-Muster für die Interaktion mit großen Sprachmodellen. * Strukturieren und Reproduzieren von ML-Experimenten unter Verwendung moderner Umgebungsmanagementprinzipien üben. * Analysieren und vergleichen Sie Leistungsmetriken, die für Klassifizierungs-, Regressions- und Sequenzaufgaben spezifisch sind. Der Kurs beginnt mit der Definition der wesentlichen Terminologie und der Zuordnung grundlegender DL-Konzepte zu spezialisierten Domänen.Danach werden Sie durch strukturierte, schriftliche Erklärungen und Übungen vorankommen, die darauf ausgerichtet sind, praktische Anwendungsfähigkeiten für verschiedene Datentypen aufzubauen. Dieser Kurs richtet sich an Einsteiger und Fortgeschrittene, die bereits grundlegende Kenntnisse in Deep Learning-Prinzipien haben und ihre praktischen Kenntnis des Bereichs Machine Learning erweitern möchten. Keine vorherige Berufserfahrung in CV oder NLP ist erforderlich.