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Computational Neuroscience
Beschreibung Dieser Kurs bietet eine Einführung in grundlegende Rechenmethoden, um zu verstehen, was Nervensysteme tun, und um zu bestimmen, wie sie funktionieren. Wir werden die Rechenprinzipien untersuchen, die verschiedene Aspekte des Sehens, der sensorisch-motorischen Kontrolle, des Lernens und des Gedächtnisses steuern. Zu den spezifischen Themen, die behandelt werden, gehören die Darstellung von Informationen durch Spike-Neuronen, die Verarbeitung von Informationen in…
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Maschinelles Lernen: Klassifikation
Beschreibung Fallstudien: Stimmungsanalyse und Kreditausfallvorhersage In unserer Fallstudie zur Stimmungsanalyse erstellen Sie Modelle, die eine Klasse (positive/negative Stimmung) anhand von Eingabemerkmalen (Text der Bewertungen, Benutzerprofilinformationen usw.) vorhersagen. In unserer zweiten Fallstudie für diesen Kurs, der Vorhersage von Kreditausfällen, befassen Sie sich mit Finanzdaten und vorhersagen, wann…
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Datenwissenschaftliche Ergebnisse kommunizieren
Beschreibung Wichtiger Hinweis: Die zweite Aufgabe in diesem Kurs behandelt das Thema Graphanalyse in der Cloud, in dem Sie Elastic MapReduce und die Pig-Sprache verwenden, um eine Graphanalyse für einen mäßig großen Datensatz, etwa 600 GB, durchzuführen. Um diese Aufgabe abzuschließen, müssen Sie Amazon Web nutzen…
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Maschinelles Lernen: Regression
Beschreibung Fallstudie – Vorhersage von Immobilienpreisen In unserer ersten Fallstudie, der Vorhersage von Immobilienpreisen, erstellen Sie Modelle, die einen kontinuierlichen Wert (Preis) aus Eingabemerkmalen (Quadratfläche, Anzahl der Schlafzimmer und Badezimmer usw.) vorhersagen. Dies ist nur einer der vielen Orte, an denen Regression angewendet werden kann. Andere Anwendungen reichen von der Vorhersage gesundheitlicher Ergebnisse ...
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Maschinelles Lernen: Clustering & Retrieval
Beschreibung Fallstudien: Ähnliche Dokumente finden Ein Leser interessiert sich für einen bestimmten Nachrichtenartikel und Sie möchten ähnliche Artikel finden, die Sie empfehlen können. Was ist die richtige Vorstellung von Ähnlichkeit? Was wäre außerdem, wenn es Millionen anderer Dokumente gäbe? Müssen Sie jedes Mal, wenn Sie ein neues Dokument abrufen möchten, eine Suche durchführen?
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Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudienansatz
Beschreibung Haben Sie Daten und fragen sich, was diese Ihnen sagen können? Benötigen Sie ein tieferes Verständnis der wichtigsten Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen Ihr Unternehmen verbessern kann? Möchten Sie sich mit Spezialisten über alles von Regression und Klassifizierung bis hin zu Deep Learning und Empfehlungssystemen unterhalten können? In diesem Kurs,…
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App Design und Entwicklung für iOS
Beschreibung Im App-Design und -Entwicklung für iOS, dem dritten Kurs der iOS-App-Entwicklung mit Swift-Spezialisierung, entwickeln Sie grundlegende Programmierkenntnisse, um die Darstellung grafischer Elemente und die Datenmanipulation von Grundfunktionen bis hin zur erweiterten Verarbeitung zu unterstützen. Sie werden Ihre Fähigkeiten zur Verwendung und Anwendung von Kerngrafiken weiter ausbauen,…
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Visuelle Wahrnehmung für selbstfahrende Autos
Beschreibung Willkommen bei Visual Perception for Self-Driving Cars, dem dritten Kurs der Spezialisierung auf selbstfahrende Autos der University of Toronto. Dieser Kurs führt Sie in die wichtigsten Wahrnehmungsaufgaben beim autonomen Fahren sowie bei der statischen und dynamischen Objekterkennung ein und untersucht gängige Computer-Vision-Methoden für die Roboterwahrnehmung. Am Ende dieses Kurses werden Sie…
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Computergestütztes Denken zur Problemlösung
Beschreibung Unter Computational Thinking versteht man den Prozess, ein Problem systematisch anzugehen und eine Lösung zu schaffen und auszudrücken, die von einem Computer ausgeführt werden kann. Aber man muss kein Informatiker sein, um wie ein Informatiker zu denken! Tatsächlich ermutigen wir Studierende aller Fachrichtungen…
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Matrixmethoden
Beschreibung Mathematische Matrixmethoden liegen den meisten Methoden des maschinellen Lernens und der Datenanalyse tabellarischer Daten zugrunde. Erlernen Sie die Grundlagen von Matrixmethoden, einschließlich Matrix-Matrix-Multiplikation, Lösen linearer Gleichungen, Orthogonalität und beste Näherung der kleinsten Quadrate. Entdecken Sie die Singularwertzerlegung, die eine grundlegende Rolle bei der Dimensionsreduktion, der Hauptkomponentenanalyse und… spielt.
