Undergraduate Certificate in AI Text Analysis
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Über diesen Kurs
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2 Monate zum Abschließen
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Kursdetails
• Introduction to Artificial Intelligence: Origins, concepts, and applications of AI
• Natural Language Processing (NLP): Text preprocessing, tokenization, stemming, and lemmatization
• Machine Learning (ML): Supervised, unsupervised, and reinforcement learning
• Deep Learning (DL): Neural networks, convolutional neural networks (CNNs), and recurrent neural networks (RNNs)
• Text Classification: Naive Bayes, logistic regression, and support vector machines (SVM)
• Text Clustering: K-means, hierarchical clustering, and DBSCAN
• Sentiment Analysis: Aspect-based sentiment analysis, emotion detection, and opinion mining
• Named Entity Recognition (NER): Identifying and categorizing entities in text data
• Topic Modeling: Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-negative Matrix Factorization (NMF), and BERTopic
• Ethical Considerations: Bias, fairness, transparency, and privacy in AI text analysis
Karriereweg
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
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- Voller Kurszugang
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