Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

40%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

38%

ziehen Sie für Ihren Beruf greifbaren Nutzen aus diesem Kurs
Zertifikat zur Vorlage
Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat
100 % online
Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.
Flexible Fristen
Setzen Sie Fristen gemäß Ihrem Zeitplan zurück.
Ca. 60 Stunden zum Abschließen
Englisch
Untertitel: Französisch, Chinesisch (vereinfacht), Russisch, Englisch, Hebräisch, Spanisch, Hindi, Japanisch...

Kompetenzen, die Sie erwerben

Logistic RegressionArtificial Neural NetworkMachine Learning (ML) AlgorithmsMachine Learning

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von

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Stanford University

Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up97%(1,266,033 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

2 Stunden zum Abschließen

Introduction

2 Stunden zum Abschließen
5 Videos (Gesamt 42 min), 9 Lektüren, 1 Quiz
5 Videos
Welcome6m
What is Machine Learning?7m
Supervised Learning12m
Unsupervised Learning14m
9 Lektüren
Machine Learning Honor Code8m
What is Machine Learning?5m
How to Use Discussion Forums4m
Supervised Learning4m
Unsupervised Learning3m
Who are Mentors?3m
Get to Know Your Classmates8m
Frequently Asked Questions11m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Introduction30m
2 Stunden zum Abschließen

Linear Regression with One Variable

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 70 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Cost Function8m
Cost Function - Intuition I11m
Cost Function - Intuition II8m
Gradient Descent11m
Gradient Descent Intuition11m
Gradient Descent For Linear Regression10m
8 Lektüren
Model Representation3m
Cost Function3m
Cost Function - Intuition I4m
Cost Function - Intuition II3m
Gradient Descent3m
Gradient Descent Intuition3m
Gradient Descent For Linear Regression6m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Linear Regression with One Variable30m
2 Stunden zum Abschließen

Linear Algebra Review

2 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 61 min), 7 Lektüren, 1 Quiz
6 Videos
Addition and Scalar Multiplication6m
Matrix Vector Multiplication13m
Matrix Matrix Multiplication11m
Matrix Multiplication Properties9m
Inverse and Transpose11m
7 Lektüren
Matrices and Vectors2m
Addition and Scalar Multiplication3m
Matrix Vector Multiplication2m
Matrix Matrix Multiplication2m
Matrix Multiplication Properties2m
Inverse and Transpose3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Linear Algebra30m
Woche
2

Woche 2

3 Stunden zum Abschließen

Linear Regression with Multiple Variables

3 Stunden zum Abschließen
8 Videos (Gesamt 65 min), 16 Lektüren, 1 Quiz
8 Videos
Gradient Descent for Multiple Variables5m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling8m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate8m
Features and Polynomial Regression7m
Normal Equation16m
Normal Equation Noninvertibility5m
Working on and Submitting Programming Assignments3m
16 Lektüren
Setting Up Your Programming Assignment Environment8m
Access to MATLAB Online and the Exercise Files for MATLAB Users3m
Installing Octave on Windows3m
Installing Octave on Mac OS X (10.10 Yosemite and 10.9 Mavericks and Later)10m
Installing Octave on Mac OS X (10.8 Mountain Lion and Earlier)3m
Installing Octave on GNU/Linux7m
More Octave/MATLAB resources10m
Multiple Features3m
Gradient Descent For Multiple Variables2m
Gradient Descent in Practice I - Feature Scaling3m
Gradient Descent in Practice II - Learning Rate4m
Features and Polynomial Regression3m
Normal Equation3m
Normal Equation Noninvertibility2m
Programming tips from Mentors10m
Lecture Slides20m
1 praktische Übung
Linear Regression with Multiple Variables30m
5 Stunden zum Abschließen

Octave/Matlab Tutorial

5 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 80 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Moving Data Around16m
Computing on Data13m
Plotting Data9m
Control Statements: for, while, if statement12m
Vectorization13m
1 Lektüre
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Octave/Matlab Tutorial30m
Woche
3

Woche 3

2 Stunden zum Abschließen

Logistic Regression

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 71 min), 8 Lektüren, 1 Quiz
7 Videos
Hypothesis Representation7m
Decision Boundary14m
Cost Function10m
Simplified Cost Function and Gradient Descent10m
Advanced Optimization14m
Multiclass Classification: One-vs-all6m
8 Lektüren
Classification2m
Hypothesis Representation3m
Decision Boundary3m
Cost Function3m
Simplified Cost Function and Gradient Descent3m
Advanced Optimization3m
Multiclass Classification: One-vs-all3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Logistic Regression30m
5 Stunden zum Abschließen

Regularization

5 Stunden zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 39 min), 5 Lektüren, 2 Quiz
4 Videos
Cost Function10m
Regularized Linear Regression10m
Regularized Logistic Regression8m
5 Lektüren
The Problem of Overfitting3m
Cost Function3m
Regularized Linear Regression3m
Regularized Logistic Regression3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Regularization30m
Woche
4

Woche 4

5 Stunden zum Abschließen

Neural Networks: Representation

5 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 63 min), 6 Lektüren, 2 Quiz
7 Videos
Neurons and the Brain7m
Model Representation I12m
Model Representation II11m
Examples and Intuitions I7m
Examples and Intuitions II10m
Multiclass Classification3m
6 Lektüren
Model Representation I6m
Model Representation II6m
Examples and Intuitions I2m
Examples and Intuitions II3m
Multiclass Classification3m
Lecture Slides10m
1 praktische Übung
Neural Networks: Representation30m

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Häufig gestellte Fragen

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