Am Ende dieses Kurses werden die Teilnehmer in der Lage sein, Modelle des Maschinellen Lernens und des Deep Learning mit Python, Scikit-learn und TensorFlow zu erstellen, zu trainieren und zu evaluieren. Sie werden selbstbewusst Datensätze vorverarbeiten, klassische Algorithmen anwenden, Erkenntnisse visualisieren und neuronale Netze entwerfen, um reale Probleme zu lösen. Dieses praxisorientierte Programm führt die Studenten von Null auf den Helden, beginnend mit den Grundlagen des Maschinellen Lernens und fortschreitend durch Data Wrangling, Visualisierung, Vorverarbeitung und Modellbildung. Die Lernenden erwerben praktische Fertigkeiten durch die Arbeit mit branchenüblichen Tools wie Jupyter, Anaconda, NumPy, Pandas, Matplotlib und Seaborn, bevor sie TensorFlow für Deep-Learning-Anwendungen wie die Klassifizierung von Bildern mit MNIST beherrschen. Was diesen Kurs einzigartig macht, ist sein schrittweiser, strukturierter Ansatz, der Theorie und Code-Praxis in mehreren Modulen und Lektionen miteinander verbindet. Jedes Konzept wird durch Quizfragen, Fallstudien und reale Datensätze gefestigt, um sowohl das Verständnis als auch die Anwendung zu gewährleisten. Ob Sie ein Anfänger sind, der das Maschinelle Lernen zum ersten Mal erkundet, oder ein Profi, der seine TensorFlow-Fähigkeiten verbessern möchte, dieser Kurs bietet einen umfassenden Pfad zur Beherrschung von ML Workflows.