Über dieses Spezialisierung

This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN scientists will share their experience of solving real-world problems and help you to fill the gaps between theory and practice. Upon completion of 7 courses you will be able to apply modern machine learning methods in enterprise and understand the caveats of real-world data and settings.
Karriereergebnisse der Lernenden
50%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
43%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

Zertifikat zur Vorlage

Erhalten Sie nach Abschluss ein Zertifikat

Kurse, die komplett online stattfinden

Beginnen Sie sofort und lernen Sie in Ihrem eigenen Tempo.

Flexibler Zeitplan

Festlegen und Einhalten flexibler Termine.

Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 10 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 6 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch
Karriereergebnisse der Lernenden
50%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
43%
Ich erhielt eine Gehaltserhöhung oder Beförderung.

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Stufe „Fortgeschritten“

Ca. 10 Monate zum Abschließen

Empfohlen werden 6 Stunden/Woche

Englisch

Untertitel: Englisch, Koreanisch

Es gibt 7 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Introduction to Deep Learning

4.6
Sterne
1,413 Bewertungen
323 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

How to Win a Data Science Competition: Learn from Top Kagglers

4.7
Sterne
880 Bewertungen
191 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Bayesian Methods for Machine Learning

4.6
Sterne
530 Bewertungen
155 Bewertungen
Kurs4

Kurs 4

Practical Reinforcement Learning

4.2
Sterne
342 Bewertungen
98 Bewertungen

Dozenten

von

National Research University Higher School of Economics-Logo

National Research University Higher School of Economics

Das Logo eines der Industriepartner

Häufig gestellte Fragen

  • Für diese Spezialisierung gibt es keine akademischen Leistungspunkte, doch Hochschulen können nach eigenem Ermessen Leistungspunkte für Spezialisierungszertifikate vergeben. Wenden Sie sich an Ihre Einrichtung, um mehr zu erfahren. Online-Abschlüsse und Mastertrack™-Zertifikate auf Coursera bieten die Möglichkeit, akademische Leistungspunkte zu erwerben.

  • Wenn Sie ein Abonnement abgeschlossen haben, erhalten Sie eine 7-tägige, kostenlose Testversion, die Sie gebührenfrei wieder kündigen können. Danach gewähren wir keine Rückerstattungen mehr, aber Sie können Ihr Abonnement jederzeit kündigen. Lesen Sie unsere vollständige Rückerstattungsrichtlinie.

  • Ja! Um loszulegen, klicken Sie auf die Kurskarte, die Sie interessiert, und melden Sie sich an. Sie können sich anmelden und den Kurs absolvieren, um ein teilbares Zertifikat zu erwerben, oder Sie können als Gast teilnehmen, um die Kursmaterialien gratis einzusehen. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Teil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung. Auf Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard können Sie Ihren Fortschritt verfolgen.

  • Ja, Coursera bietet für Kursteilnehmer, die sich die Kursgebühr nicht leisten können, finanzielle Unterstützung an. Bewerben Sie sich dafür, indem Sie auf den Link für finanzielle Unterstützung links unter der Schaltfläche „Anmelden“ klicken. Sie werden zum Ausfüllen eines Antrags aufgefordert und werden bei Genehmigung benachrichtigt. Diesen Schritt müssen Sie für jeden Kurs der Spezialisierung ausführen, auch für das Abschlussprojekt. Mehr erfahren

  • Wenn Sie sich für den Kurs anmelden, erhalten Sie Zugriff auf alle Kurse in der Spezialisierung und Sie erwerben ein Zertifikat, wenn Sie die Arbeit abschließen. Wenn Sie lediglich den Kursinhalt lesen und anzeigen möchten, können Sie kostenlos als Gast an dem Kurs teilnehmen. Wenn Sie die Gebühr nicht bezahlen können, haben Sie die Möglichkeit, finanzielle Hilfe zu beantragen.

  • Dieser Kurs findet ausschließlich online statt, Sie müssen also zu keiner Sitzung persönlich erscheinen. Sie können jederzeit und überall über das Netz oder Ihr Mobilgerät auf Ihre Vorträge, Lektüren und Aufgaben zugreifen.

  • As prerequisites we assume calculus and linear algebra (especially derivatives, matrices and operations with them), probability theory (random variables, distributions, moments), basic programming in python (functions, loops, numpy), basic machine learning (linear models, decision trees, boosting and random forests). Our intended audience are all people who are already familiar with basic machine learning and want to get a hand-on experience of research and development in the field of modern machine learning.

  • We recommend taking the “Intro to Deep Learning” course first as most of the subsequent courses will build on its material. All other courses can be taken in any order.

  • Coursera courses and certificates don't carry university credit, though some universities may choose to accept Specialization Certificates for credit. Check with your institution to learn more.

Haben Sie weitere Fragen? Besuchen Sie das Hilfe-Center für Teiln..