Wenn Sie ein Softwareentwickler sind, der skalierbare KI-gestĆ¼tzte Algorithmen erstellen mƶchte, mĆ¼ssen Sie verstehen, wie man die Werkzeuge fĆ¼r deren Erstellung verwendet. Diese Spezialisierung vermittelt Ihnen Best Practices fĆ¼r die Verwendung von TensorFlow, einem beliebten Open Source Framework fĆ¼r maschinelles Lernen. In diesem vierten Kurs lernen Sie, wie Sie Zeitreihenmodelle in TensorFlow erstellen. Sie werden zuerst Best Practices implementieren, um Zeitreihendaten vorzubereiten. Sie werden auch untersuchen, wie RNNs und 1D ConvNets fĆ¼r Vorhersagen verwendet werden kƶnnen. SchlieĆlich wenden Sie alles, was Sie wƤhrend der Spezialisierung gelernt haben, an, um ein Sonnenfleckenvorhersagemodell mit realen Daten zu erstellen! Der Kurs Maschinelles Lernen und die Deep Learning-Spezialisierung von Andrew Ng vermitteln die wichtigsten und grundlegenden Prinzipien des Maschinellen Lernens und des Deep Learning. Diese neue DeepLearning.AI TensorFlow Developer Specialization lehrt Sie, wie Sie TensorFlow verwenden, um diese Prinzipien zu implementieren, so dass Sie beginnen kƶnnen, skalierbare Modelle fĆ¼r reale Probleme zu erstellen und anzuwenden. Um ein tieferes VerstƤndnis fĆ¼r die Funktionsweise neuronaler Netze zu entwickeln, empfehlen wir Ihnen, die Deep Learning-Spezialisierung zu belegen.



Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen
Dieser Kurs ist Teil von DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)

Dozent: Laurence Moroney
145.755 bereits angemeldet
(5,117Ā Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Lƶsen Sie Zeitreihen und Vorhersageprobleme in TensorFlow
Bereiten Sie Daten fĆ¼r das Lernen von Zeitreihen mit Hilfe von Best Practices vor
Entdecken Sie, wie RNNs und ConvNets fĆ¼r Vorhersagen verwendet werden kƶnnen
Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Sonnenflecken anhand realer Daten
Wichtige Details

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4 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
Hallo und herzlich willkommen zu diesem Kurs Ć¼ber Sequenzen und Vorhersagen! In diesem Kurs werfen wir einen Blick auf einige der besonderen Ćberlegungen, die beim Umgang mit sequenziellen Zeitreihendaten angestellt werden mĆ¼ssen - bei denen sich die Werte im Laufe der Zeit Ƥndern, wie z.B. die Temperatur an einem bestimmten Tag oder die Anzahl der Besucher auf Ihrer Website. Wir werden verschiedene Methoden fĆ¼r die Vorhersage zukĆ¼nftiger Werte in diesen Zeitreihen besprechen und dabei auf dem aufbauen, was Sie in frĆ¼heren Kursen gelernt haben!
Das ist alles enthalten
10 Videos7 LektĆ¼ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Nachdem wir uns mit Zeitreihen und einigen gƤngigen Attributen von Zeitreihen wie Trend und SaisonalitƤt beschƤftigt und statistische Methoden fĆ¼r die Projektion verwendet haben, wollen wir nun damit beginnen, neuronalen Netzwerken beizubringen, Zeitreihen zu erkennen und vorherzusagen!
Das ist alles enthalten
10 Videos2 LektĆ¼ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore
Rekurrente neuronale Netzwerke und Long Short Term Memory-Netzwerke sind sehr nĆ¼tzlich, um sequenzielle Daten zu klassifizieren und vorherzusagen. In dieser Woche werden wir ihre Verwendung bei Zeitreihen untersuchen..
Das ist alles enthalten
8 Videos4 LektĆ¼ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
FĆ¼gen wir zu den DNNs und RNNs noch Faltungen hinzu und setzen wir das Ganze mit einer realen Datenreihe zusammen - einer, die die SonnenfleckenaktivitƤt Ć¼ber Hunderte von Jahren misst - und sehen wir, ob wir damit Vorhersagen treffen kƶnnen
Das ist alles enthalten
11 Videos9 LektĆ¼ren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore
Dozent

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Warum entscheiden sich Menschen fĆ¼r Coursera fĆ¼r ihre Karriere?




Bewertungen von Lernenden
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GeprĆ¼ft am 5. Juni 2020
Laurence Moroney is the best. Before taking up the course, i didnt know anything about the AI or ML or Tensorflow. The concepts were explained in such a manner that anyone can learn Tensorflow.
GeprĆ¼ft am 22. MƤrz 2020
Really like the focus on practical application and demonstrating the latest capability of TensorFlow. As mentioned in the course, it is a great compliment to Andrew Ng's Deep Learning Specialization.
GeprĆ¼ft am 21. Mai 2020
Its very interesting, thank you Lawrence and Andrew. You both have brought me to a wonderful world. I hope I can continue to more explore, more learning, and more practice to this new world. :D

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