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Spezialisierung „AI Engineering Masterclass: From Zero to AI Hero“

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Spezialisierung „AI Engineering Masterclass: From Zero to AI Hero“

Master AI Engineering with Real-World Applications.

Gain expertise in Python, machine learning, deep learning, and neural networks for AI projects.

Bei Coursera Plus enthalten

Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
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Was Sie lernen werden

  • Gain proficiency in Python and essential data science libraries for machine learning.

  • Master the mathematics and statistics foundational to AI and machine learning.

  • Learn to implement neural networks and deep learning models using TensorFlow and PyTorch.

  • Apply machine learning techniques to real-world problems like image classification and sentiment analysis.

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Applied Machine Learning
  • Kategorie: Convolutional Neural Networks
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Feature Engineering
  • Kategorie: Fine-tuning
  • Kategorie: Machine Learning Methods
  • Kategorie: Matplotlib
  • Kategorie: Model Evaluation
  • Kategorie: Model Optimization
  • Kategorie: Model Training
  • Kategorie: Probability & Statistics
  • Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
  • Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
  • Kategorie: Statistics
  • Kategorie: Supervised Learning
  • Kategorie: Transfer Learning
  • Kategorie: Data Visualization

Werkzeuge, die Sie lernen werden

  • Kategorie: Keras (Neural Network Library)
  • Kategorie: NumPy
  • Kategorie: Python Programming

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Unterrichtet in Englisch
Kürzlich aktualisiert!

Februar 2026

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  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
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  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
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Spezialisierung - 3 Kursreihen

Foundations of AI Engineering

Foundations of AI Engineering

KURS 1, 13 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Learn Python programming, from basic syntax to advanced functions and file handling.

  • Master data science tools like NumPy and Pandas for data manipulation and analysis.

  • Gain an understanding of linear algebra, calculus, and probability for machine learning.

  • Apply statistical analysis techniques to real-world data through hands-on projects.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Probability & Statistics
Kategorie: Probability
Kategorie: NumPy
Kategorie: Applied Mathematics
Kategorie: Pandas (Python Package)
Kategorie: Python Programming
Kategorie: Data Visualization
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Programming Principles
Kategorie: Seaborn
Kategorie: Statistical Hypothesis Testing
Kategorie: Statistics
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Statistical Analysis
Kategorie: Data Science
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Matplotlib
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Mathematics and Mathematical Modeling
Core Machine Learning & Evaluation

Core Machine Learning & Evaluation

KURS 2, 11 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Implement and evaluate machine learning algorithms such as regression, classification, and ensemble methods.

  • Understand and apply feature engineering and selection techniques to improve model performance.

  • Optimize models using hyperparameter tuning and regularization methods.

  • Use model evaluation techniques like cross-validation to assess and improve model accuracy.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Model Evaluation
Kategorie: Performance Tuning
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Random Forest Algorithm
Kategorie: Feature Engineering
Kategorie: Supervised Learning
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Data Transformation
Kategorie: Classification Algorithms
Kategorie: Machine Learning
Kategorie: Regression Analysis
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Data Preprocessing
Deep Learning & Modern AI Architectures

Deep Learning & Modern AI Architectures

KURS 3, 15 Stunden

Was Sie lernen werden

  • Build and train neural networks using TensorFlow, Keras, and PyTorch.

  • Implement and optimize CNN architectures for image classification tasks.

  • Apply RNNs and LSTMs for sequence modeling tasks such as text generation and sentiment analysis.

  • Utilize Transformer models and pre-trained models for advanced NLP applications.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Fine-tuning
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: PyTorch (Machine Learning Library)
Kategorie: Transfer Learning
Kategorie: Keras (Neural Network Library)
Kategorie: Natural Language Processing
Kategorie: Recurrent Neural Networks (RNNs)
Kategorie: Artificial Neural Networks
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Convolutional Neural Networks
Kategorie: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Kategorie: Model Optimization
Kategorie: Applied Machine Learning
Kategorie: Model Training
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Image Analysis

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„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“

Larry W.

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