Spezialisierung Mathematik für maschinelles Lernen

Mathematik für maschinelles Lernen. Learn about the prerequisite mathematics for applications in data science and machine learning

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Dozent(en): David Dye +3 more
Bild des Dozenten, David DyeBild des Dozenten, Samuel J. CooperBild des Dozenten, A. Freddie Page

Untertitel: Deutsch, Englisch,

von

Imperial College London

Über dieses Spezialisierung

70.320 kürzliche Aufrufe
For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was taught in another context, or not very intuitively, such that you struggle to relate it to how it’s used in Computer Science. This specialization aims to bridge that gap, getting you up to speed in the underlying mathematics, building an intuitive understanding, and relating it to Machine Learning and Data Science. In the first course on Linear Algebra we look at what linear algebra is and how it relates to data. Then we look through what vectors and matrices are and how to work with them. The second course, Multivariate Calculus, builds on this to look at how to optimize fitting functions to get good fits to data. It starts from introductory calculus and then uses the matrices and vectors from the first course to look at data fitting. The third course, Dimensionality Reduction with Principal Component Analysis, uses the mathematics from the first two courses to compress high-dimensional data. This course is of intermediate difficulty and will require Python and numpy knowledge. At the end of this specialization you will have gained the prerequisite mathematical knowledge to continue your journey and take more advanced courses in machine learning.
Karriereergebnisse der Lernenden
47%
Ich nahm nach Abschluss dieses Spezialisierung einen neuen Beruf auf.
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 „Anfänger“
Etwa 4 Monate bis zum Abschluss
Empfohlenes Lerntempo: 4 Stunden/Woche
Englisch
Karriereergebnisse der Lernenden
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Empfohlenes Lerntempo: 4 Stunden/Woche
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So funktioniert die Spezialisierung

Kurse absolvieren

Eine Coursera-Spezialisierung ist eine Reihe von Kursen, in denen Sie eine Kompetenz erwerben. Um zu beginnen, melden Sie sich direkt für die Spezialisierung an oder überprüfen Sie deren Kurse und wählen Sie denjenigen Kurs aus, mit dem Sie beginnen möchten. Wenn Sie einen Kurs abonnieren, der Bestandteil einer Spezialisierung ist, abonnieren Sie automatisch die gesamte Spezialisierung Es ist in Ordnung, wenn Sie nur einen Kurs absolvieren möchten — Sie können Ihren Lernprozess jederzeit unterbrechen oder Ihr Abonnement kündigen. Gehen Sie zu Ihrem Kursteilnehmer-Dashboard, um Ihre Kursanmeldungen und Ihren Fortschritt zu verfolgen.

Praxisprojekt

Jede Spezialisierung umfasst ein Praxisprojekt. Sie müssen das Projekt/die Projekte erfolgreich abschließen, um die Spezialisierung abzuschließen und Ihr Zertifikat zu erwerben. Wenn die Spezialisierung einen separaten Kurs für das Praxisprojekt umfasst, müssen Sie zunächst alle anderen Kurse abschließen, bevor Sie damit beginnen können.

Zertifikat erwerben

Wenn Sie alle Kurse und das Praxisprojekt abgeschlossen haben, erhalten Sie ein Zertifikat, dass Sie für potenzielle Arbeitgeber und Ihr berufliches Netzwerk freigeben können.

Es gibt 3 Kurse in dieser Spezialisierung

Kurs1

Kurs 1

Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

4.7
Sterne
9,932 Bewertungen
1,996 Bewertungen
Kurs2

Kurs 2

Mathematics for Machine Learning: Multivariate Calculus

4.7
Sterne
4,782 Bewertungen
852 Bewertungen
Kurs3

Kurs 3

Mathematics for Machine Learning: PCA

4.0
Sterne
2,637 Bewertungen
660 Bewertungen

von

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Imperial College London

Häufig gestellte Fragen

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