DeepLearning.AI
Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen
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Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(5,117Ā Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden hat dieser Kurs gefallen
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Ca. 21 Stunden
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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

Zertifikat zur Vorlage

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Bewertungen

4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich fĆ¼r diesen Kurs anmelden, werden Sie auch fĆ¼r dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein GrundverstƤndnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von DeepLearning.AI zur Vorlage
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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 Ɯberlegungen, 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

Lehrkraftbewertungen
4.8 (776 Bewertungen)
Laurence Moroney
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19 Kurse551.170 Lernende

von

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Warum entscheiden sich Menschen fĆ¼r Coursera fĆ¼r ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
ā€žEs ist eine groƟartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.ā€œ
Jennifer J.
Lernender seit 2020
ā€žBei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.ā€œ
Larry W.
Lernender seit 2021
ā€žWenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine UniversitƤt nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.ā€œ
Chaitanya A.
ā€žMan lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.ā€œ

Bewertungen von Lernenden

4.7

5.117 Bewertungen

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AK
5

GeprĆ¼ft am 5. Juni 2020

JH
5

GeprĆ¼ft am 22. MƤrz 2020

AL
5

GeprĆ¼ft am 21. Mai 2020

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HƤufig gestellte Fragen