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Development Data Science Artificial Intelligence

Maschinelles Lernen & Künstliche Intelligenz in der Theorie

Alles von neuronalen Netzen, Deep Learning, Support Vector Machines, Regression bis Clustering und mehr
Rating: 3.0 out of 53.0 (75 ratings)
772 students
Created by Cedric Mössner
Last updated 2/2020
German
30-Day Money-Back Guarantee

What you'll learn

  • viele verschiedene Techniken des Maschinellen Lernens anwenden und kombinieren
  • zB neuronale Netze von null auf entwickeln
  • bekannte Frameworks wie Tensorflow leichter verstehen und wissen, was sie tun

Course content

15 sections • 112 lectures • 14h 12m total length

  • Preview06:16
  • Preview08:25
  • Preview05:53
  • Preview05:43
  • Preview06:54
  • Preview04:09
  • Preview08:06
  • Preview05:10
  • Preview12:12
  • Teste dich!
    4 questions

  • K-Nearest Neighbours
    07:30
  • KNN: Mathematik
    09:07
  • gewichteter KNN
    09:09
  • Case-based Reasoning
    08:32
  • Teste dich!
    4 questions

  • Teil 1
    14:13
  • Teil 2
    06:18
  • Konzeptlernen
    3 questions

  • k-Means Clustering
    18:44
  • Fuzzy K-Means Clustering
    10:21
  • Dendrogramme
    05:35
  • Cobweb #1
    13:09
  • Cobweb #2
    13:30
  • Was ist der Unterschied zwischen k-Means und kNN?
    1 question
  • Dendrogramme
    3 questions

  • Einleitung
    08:38
  • Das Bayes-Theorem
    09:13
  • Die Maximum A Posteriori Hypothese
    06:18
  • Konzeptlernen
    08:16
  • Funktionslernen
    07:38
  • Optimaler Bayes
    07:09
  • Der Naive Bayes-Klassifikator
    07:58
  • Schätzen von Werten
    03:17
  • Bayes'sche Netze
    07:45
  • Bedingte Unabhängigkeiten in Bayes'schen Netzen #1
    06:37
  • Bedingte Unabhängigkeiten in Bayes'schen Netzen #2
    06:54
  • D-Separation
    06:12
  • Objektorientierte Probabilistisch Relationale Modelle OPRM
    06:01
  • Parameterschätzung in OPRMs
    07:41
  • Strukturbestimmung in OPRMs
    08:40
  • Der EM-Algorithmus
    13:31
  • Teste dich!
    2 questions
  • Naiver Bayes Klassifikator
    6 questions

  • Einleitung
    05:53
  • Der ID3-Algorithmus
    09:49
  • Entropie und Informationsgewinn
    06:40
  • Reduced Error Pruning
    05:12
  • Attribute mit vielen Werten und kontinuierliche Werte
    05:22
  • Random Forests
    03:05

  • Diskrete Markov Modelle
    06:48
  • Hidden Markov Modelle
    05:27
  • Das Evaluationsproblem und der Forward-Backward-Algorithmus
    09:13
  • Das Dekodierungsproblem und der Viterbi-Algorithmus
    05:07
  • Der Baum-Welch-Algorithmus
    13:14
  • Der Baum-Welch-Algorithmus #2
    08:46
  • Typen von HMMs
    05:10
  • Hidden Markov Modelle
    3 questions

  • Einleitung
    04:15
  • Explanation Based Learning
    07:06
  • Knowledge Based Neural Networks
    07:03

  • Probabilistische Graphische Modelle
    11:38
  • Markov Logik Netze
    07:27
  • Der MAP-Algorithmus
    05:00
  • Generatives Lernen
    06:05

  • Der Grundalgorithmus
    08:13
  • Mutationen
    08:48
  • Rekombinationen
    08:42
  • Selektion
    07:14
  • Fitness Based Selection
    05:00
  • Ranking Based und Tournament Selection
    06:10
  • Evolutionäre Algorithmen
    5 questions

Requirements

  • Mathematische Vorkenntnisse
  • Abstraktes Denken

Description

In diesem Kurs lernst du, wie viele verschiedene Techniken des Maschinellen Lernens funktionieren. Du lernst, sie zu berechnen, zu entscheiden, wann welche Technik einzusetzen ist und was ihre Schwächen und Stärken sind.

Natürlich werden wir uns auch mit Deep Learning und neuronalen Netzen beschäftigen und die vielen Arten von Netzen und Techniken kennen lernen. 

Who this course is for:

  • Alle, die verstehen möchten, wie künstliche Intelligenzen funktionieren und lernen
  • Alle, die ihre eigene Intelligenz entwickeln möchten

Instructor

Cedric Mössner
Informatiker und Youtuber
Cedric Mössner
  • 4.1 Instructor Rating
  • 1,791 Reviews
  • 14,984 Students
  • 40 Courses

Ich bin selbstständiger Online-Dozent für Informatik auf Plattformen wie Udemy und Youtube aber auch für Universitäten, die bereits mit E-Learning arbeiten.

Meine Schwerpunkte sind zum Einen Machine Learning, mit Fokus aus Neuronale Netze und zum Anderen IT-Sicherheit.

Erfahrung habe ich gesammelt durch eigene lernende Algorithmen im privaten und beruflichen Bereich und als Betreiber von Webservices und gelegentlicher unabhängiger Penetrationtester oder Consultant für verschiedene Firmen und Privatpersonen.

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