Graduate Certificate in Applied Machine Learning for Software Engineering
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Über diesen Kurs
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2 Monate zum Abschließen
bei 2-3 Stunden pro Woche
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Kursdetails
• Introduction to Machine Learning · Overview of machine learning principles, algorithms, and applications in software engineering.
• Data Preprocessing · Techniques for cleaning, transforming, and visualizing data for machine learning models.
• Supervised Learning · In-depth study of popular supervised learning algorithms, including linear regression, logistic regression, and support vector machines.
• Unsupervised Learning · Exploration of unsupervised learning techniques, such as clustering, dimensionality reduction, and autoencoders.
• Deep Learning · Introduction to deep learning models, including convolutional neural networks and recurrent neural networks.
• Natural Language Processing · Application of machine learning techniques to natural language processing tasks, such as text classification, sentiment analysis, and language translation.
• Evaluation Metrics · Methods for evaluating machine learning model performance, including accuracy, precision, recall, and F1 score.
• Ethics in Machine Learning · Examination of ethical considerations in machine learning, including fairness, accountability, transparency, and privacy.
• Machine Learning Tools · Hands-on experience with popular machine learning libraries and frameworks, such as TensorFlow, PyTorch, and Scikit-Learn.
Karriereweg
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Zugangsvoraussetzungen
- Grundlegendes Verständnis des Themas
- Englischkenntnisse
- Computer- und Internetzugang
- Grundlegende Computerkenntnisse
- Engagement, den Kurs abzuschließen
Keine vorherigen formalen Qualifikationen erforderlich. Kurs für Zugänglichkeit konzipiert.
Kursstatus
Dieser Kurs vermittelt praktisches Wissen und Fähigkeiten für die berufliche Entwicklung. Er ist:
- Nicht von einer anerkannten Stelle akkreditiert
- Nicht von einer autorisierten Institution reguliert
- Ergänzend zu formalen Qualifikationen
Sie erhalten ein Abschlusszertifikat nach erfolgreichem Abschluss des Kurses.
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Häufig gestellte Fragen
Kursgebühr
- 3-4 Stunden pro Woche
- Frühe Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- 2-3 Stunden pro Woche
- Regelmäßige Zertifikatslieferung
- Offene Einschreibung - jederzeit beginnen
- Voller Kurszugang
- Digitales Zertifikat
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