NVIDIA: Grundlagen des Maschinellen Lernens ist ein Grundkurs, der die Teilnehmer in die wichtigsten Konzepte und Techniken des Maschinellen Lernens einführt. Dieser Kurs ist der erste Teil der Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-Certified Generative KI LLMs Associate. Der Kurs deckt die grundlegenden Prinzipien des Maschinellen Lernens ab, einschließlich Überwachtes und Unüberwachtes Lernen, Modell-Training, Bewertungsmetriken und Optimierungstechniken. Er bietet außerdem Einblicke in die Datenvorverarbeitung, das Feature Engineering und gängige Algorithmen des Maschinellen Lernens. Dieser Kurs ist in drei Module gegliedert, die jeweils Lektionen und Videovorlesungen enthalten. Die Lernenden beschäftigen sich mit ca. 5:00-6:30 Stunden an Videoinhalten, die sowohl theoretische Konzepte als auch praktische Übungen abdecken. Jedes Modul wird durch Quizfragen ergänzt, um das Verständnis der Lernenden zu bewerten und die Schlüsselkonzepte zu festigen. Kursmodule: Modul 1: ML-Grundlagen und Datenvorverarbeitung Modul 2: Überwachtes Lernen & Modellevaluation Modul 3: Unüberwachtes Lernen, fortgeschrittene Techniken & GPU-Beschleunigung Am Ende dieses Kurses wird ein Lernender in der Lage sein: - Die Grundlagen von KI, ML und Deep Learning und ihre wichtigsten Unterschiede zu verstehen.

NVIDIA: Grundlagen des maschinellen Lernens
Erweitern Sie Ihre Kenntnisse mit Coursera Plus für 239 $/Jahr (normalerweise 399 $). Jetzt sparen.

NVIDIA: Grundlagen des maschinellen Lernens
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „Prüfungsvorbereitung (NCA-GENL): NVIDIA-zertifizierte generative KI LLMs“

Dozent: Whizlabs Instructor
5.273 bereits angemeldet
Bei enthalten
25 Bewertungen
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Verstehen Sie die Grundlagen von KI, ML und Deep Learning und ihre wichtigsten Unterschiede.
Anwendung überwachter Lerntechniken wie Klassifizierung und Regression.
Anwendung von Clustering-Methoden und Zeitreihen-Analyse mit ARIMA.
Nutzen Sie NVIDIA RAPIDS für GPU-beschleunigte ML-Workflows.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: Supervised Learning
- Kategorie: Statistical Analysis
- Kategorie: Unsupervised Learning
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: Artificial Intelligence
- Kategorie: Data Preprocessing
- Kategorie: Regression Analysis
- Kategorie: Model Evaluation
- Kategorie: Feature Engineering
- Kategorie: Time Series Analysis and Forecasting
Werkzeuge, die Sie lernen werden
- Kategorie: Classification Algorithms
Wichtige Details

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
6 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 3 Module
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
Dozent

von
Mehr von Cloud Computing entdecken
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.

Jennifer J.

Larry W.

Chaitanya A.
Bewertungen von Lernenden
- 5 stars
68 %
- 4 stars
24 %
- 3 stars
4 %
- 2 stars
4 %
- 1 star
0 %
Zeigt 3 von 25 an
Geprüft am 11. Okt. 2025
The first 3 were great! The fourth one LLMs and Gen AI was subpar

Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Weitere Fragen
Finanzielle Unterstützung verfügbar,





