Über diesen Kurs

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Karriereergebnisse der Lernenden

50%

nahm einen neuen Beruf nach Abschluss dieser Kurse auf

43%

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.
Stufe „Anfänger“
Ca. 14 Stunden zum Abschließen
Englisch

Was Sie lernen werden

  • Assess the feasibility of your own ML use case and its ability to meaningfully impact your business.

  • Identify the requirements to build, train, and evaluate an ML model.

  • Define data characteristics and biases that affect the quality of ML models.

  • Recognize key considerations for managing ML projects.

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Dozent

von

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Lehrplan - Was Sie in diesem Kurs lernen werden

InhaltsbewertungThumbs Up94%(8,155 Bewertungen)Info
Woche
1

Woche 1

17 Minuten zum Abschließen

Module 1: Introduction

17 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 5 min), 2 Lektüren
1 Video
2 Lektüren
How to download course resources2m
How to send feedback10m
1 Stunde zum Abschließen

Module 2: Identifying business value for using ML

1 Stunde zum Abschließen
4 Videos (Gesamt 25 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
4 Videos
AI vs ML vs Deep Learning10m
Phase 1: Assess feasibility4m
Practice assessing the feasibility of ML use cases7m
1 Lektüre
Worksheet45m
1 praktische Übung
Identifying business value for using ML10m
Woche
2

Woche 2

1 Stunde zum Abschließen

Module 3: Defining ML as a practice

1 Stunde zum Abschließen
9 Videos (Gesamt 42 min), 1 Lektüre, 1 Quiz
9 Videos
Standard algorithm and data4m
Data quality8m
Predictive insights and decisions5m
More ML examples5m
Practice series: Analyze the ML use case1m
Saving the world's bees1m
Google Assistant for accessibility1m
Exercise review and Why ML now5m
1 Lektüre
Module 3: Worksheet30m
1 praktische Übung
Defining ML as a practice10m
3 Stunden zum Abschließen

Module 4: Building and evaluating ML models

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 56 min)
6 Videos
Building labeled datasets18m
Training an ML model21m
General best practices3m
Introduction to hands-on labs6m
Lab 1: Review28
1 praktische Übung
Building and evaluating ML models20m
Woche
3

Woche 3

3 Stunden zum Abschließen

Module 5: Using ML responsibly and ethically

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 31 min)
6 Videos
Google's AI Principles4m
Common types of human bias6m
Evaluating model fairness11m
Guidelines and Hands-on Lab5m
Lab 2: Review1m
1 praktische Übung
Using ML responsibly and ethically20m
3 Stunden zum Abschließen

Module 6: Discovering ML use cases in day-to-day business

3 Stunden zum Abschließen
6 Videos (Gesamt 45 min), 1 Lektüre, 2 Quiz
6 Videos
Automate processes and understand unstructured data9m
Personalize applications with ML10m
Creative uses of ML13m
Sentiment analysis and Hands-on Lab2m
Lab 3: Review1m
1 Lektüre
Sentiment Analysis Worksheet45m
1 praktische Übung
Discovering ML use cases in day-to-day business30m
Woche
4

Woche 4

2 Stunden zum Abschließen

Module 7: Managing ML projects successfully

2 Stunden zum Abschließen
7 Videos (Gesamt 48 min)
7 Videos
Data strategy (pillars 1–3)8m
Data strategy (pillars 4–7)6m
Data governance8m
Build successful ML teams7m
Create a culture of innovation and Hands-on Lab8m
Lab 4: Review1m
1 praktische Übung
Managing ML projects successfully20m
8 Minuten zum Abschließen

Module 8: Summary

8 Minuten zum Abschließen
1 Video (Gesamt 8 min)
1 Video

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Häufig gestellte Fragen

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