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Praktisches maschinelles Lernen

Queen Mary University of London
3 Wochen
Bachelorstudium
London
Englisch

Beschreibung Praktisches maschinelles Lernen

Praktisches maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen beeinflusst das moderne Leben in vielerlei Hinsicht und revolutioniert lautlos die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten. Wir können den Einfluss von Machine-Learning-Algorithmen in Social Media, Suchmaschinen, Rechtschreibprüfgeräten für mobile Geräte und selbstfahrenden Autos erkennen. In diesem Kurs erhalten Sie eine Einführung in das maschinelle Lernen mit der Programmiersprache Python und dem TensorFlowTM-Programmierwerkzeugkit von Google. Es wird kein Programmierhintergrund angenommen. Wenn Sie jedoch an diesem Kurs teilnehmen möchten, sollten Sie mit der Verwendung von Computern vertraut sein.

Dieser Kurs wird von Wissenschaftlern durchgeführt, die maschinelles Lernen für die Datenanalyse im Large Hadron Collider von CERN verwenden. Sie können an praktischen Beispielen aus allgemeinen und physikbasierten Problemen arbeiten. Aus einer Vielzahl von Problemen werden Beispiele gezogen, um Ihnen ein Verständnis der Werkzeuge und ihrer Verwendung zu vermitteln. Dies wird Sie auf ein Mini-Projekt vorbereiten, in dem Daten aus einem Teilchenphysik-Experiment analysiert werden, um die zuvor im Kurs vorgestellten Beispiele zu ergänzen.

Zulassungsvoraussetzungen

Mindestens zwei Semester Hochschulstudium

Informationsanfrage - kostenlos & unverbindlich

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Die Queen Mary University of London ist eine der führenden britischen Forschungsuniversitäten und setzt sich für die Verbesserung der sozialen Gerechtigkeit und das Erreichen des bisher Unvorstellbaren ein. Queen Mary, die seit 1887 als Volkspalast, einem philanthropischen Projekt der viktorianischen...


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Bewertungen von Studierenden

Mikel Maiza
(5)
Excellent course: excellent leader + teacher, excellent content structure, excellent teaching delivery, excellent balance between lectures and tutorials. Working on the assignments and the quizzes was just great!

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