Über diesen Kurs

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Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Stufe „Fortgeschritten“

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Ca. 10 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Identify the key components of the ML lifecycle and pipeline and compare the ML modeling iterative cycle with the ML product deployment cycle.

  • Understand how performance on a small set of disproportionately important examples may be more crucial than performance on the majority of examples.

  • Solve problems for structured, unstructured, small, and big data. Understand why label consistency is essential and how you can improve it.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Human-level Performance (HLP)Concept DriftModel baselineProject Scoping and DesignML Deployment Challenges
Flexible Fristen
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Stufe „Fortgeschritten“

• Some knowledge of AI / deep learning • Intermediate Python skills • Experience with any deep learning framework (PyTorch, Keras, or TensorFlow)

Ca. 10 Stunden zum Abschließen
Englisch

von

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deeplearning.ai

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up97%(3,117 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

3 Stunden zum Abschließen

Week 1: Overview of the ML Lifecycle and Deployment

3 Stunden zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 81 min), 3 Lektüren, 2 Quiz
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Week 2: Select and Train a Model

3 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 107 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
Woche
3

Woche 3

4 Stunden zum Abschließen

Week 3: Data Definition and Baseline

4 Stunden zum Abschließen
16 Videos (Gesamt 128 min), 3 Lektüren, 2 Quiz

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