Machine Learning Vom Anfänger Zum Ml Engineer
Machine Learning Vom Anfänger Zum Ml Engineer
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 48 KHz
Language: Deutsch | Size: 6.41 GB | Duration: 16h 15m
Lerne alle wichtigen Grundlagen des Maschinellen Lernens in diesem Kurs! Theoretische Grundlagen + Viele Praxisbeispiele
What you'll learn
Hands on Machine Learning
Löse Probleme der echten Welt mit Machine Learning Modellen
Viele praxisnahe Beispiele
Theoretische Grundlagen der wichtigsten Konzepte im Machine Learning
Requirements
Grundkenntnisse im Programmieren
Description
In diesem Kurs lernt ihr alles was ihr auf dem Weg zu einem erfolgreichen Machine Learning Engineer bzw. Data Scientist benötigt. Neben vielen theoretischen Visualisierungen und veranschaulichenden Beispielen, bringt dieser Kurs ebenso extrem viele Praxisbeispiele mit. Damit ihr nicht nur die theoretischen Grundlagen kennenlernt, sondern auch lernt diese in der Praxis anzuwenden und selbstständig auf neue Datensätze übertragen könnt! Darüber hinaus warten viele Aufgaben auf euch, die ihr selbst bearbeiten könnt, um das Gelernte noch weiter zu vertiefen! Selbstverständlich warten im Anschluss an die Aufgaben ausführliche Musterlösungen auf euch, so dass ihr bei Problemen jederzeit in der Lösung nachsehen könnt. Dieser Kurs wurde in 8 Abschnitte unterteilt. Als erstes beginnen wir mit einer kurzen Einleitung und erklären euch das Grundprinzip des Maschinellen Lernens. Im Anschluss daran beschäftigen wir uns mit der Learning Theory, worauf im vierten Kapitel die Evaluation folgt. Im fünften Kapitel dreht sich dann alles um die Datenvorverarbeitung. Das darauffolgende Kapitel beschäftigt sich dann mit allen wichtigen Modellen im Bereich des Maschinellen Lernens und gibt euch die besten Algorithmen für den Erfolg als Machine Learning Engineer mit auf den Weg. Das siebte Kapitel geht näher auf den Themenbereich des Clustering ein. Zu guter Letzt bietet der Kurs als Bonus noch ein Kapitel zur Einführung in Neuronale Netze, mit welchen sich wohl die mächtigsten Modelle der heutigen Zeit darstellen lassen.Als krönender Abschluss erwartet euch darüber hinaus noch ein Praxisbeispiel im Rahmen einer Data Science Competition!
Who this course is for
Quereinsteiger,Studenten,Unternehmen,Angestellte
Homepage
Machine Learning Vom Anfänger Zum Ml Engineer
MP4 | Video: h264, 1280x720 | Audio: AAC, 48 KHz
Language: Deutsch | Size: 6.41 GB | Duration: 16h 15m
Lerne alle wichtigen Grundlagen des Maschinellen Lernens in diesem Kurs! Theoretische Grundlagen + Viele Praxisbeispiele
What you'll learn
Hands on Machine Learning
Löse Probleme der echten Welt mit Machine Learning Modellen
Viele praxisnahe Beispiele
Theoretische Grundlagen der wichtigsten Konzepte im Machine Learning
Requirements
Grundkenntnisse im Programmieren
Description
In diesem Kurs lernt ihr alles was ihr auf dem Weg zu einem erfolgreichen Machine Learning Engineer bzw. Data Scientist benötigt. Neben vielen theoretischen Visualisierungen und veranschaulichenden Beispielen, bringt dieser Kurs ebenso extrem viele Praxisbeispiele mit. Damit ihr nicht nur die theoretischen Grundlagen kennenlernt, sondern auch lernt diese in der Praxis anzuwenden und selbstständig auf neue Datensätze übertragen könnt! Darüber hinaus warten viele Aufgaben auf euch, die ihr selbst bearbeiten könnt, um das Gelernte noch weiter zu vertiefen! Selbstverständlich warten im Anschluss an die Aufgaben ausführliche Musterlösungen auf euch, so dass ihr bei Problemen jederzeit in der Lösung nachsehen könnt. Dieser Kurs wurde in 8 Abschnitte unterteilt. Als erstes beginnen wir mit einer kurzen Einleitung und erklären euch das Grundprinzip des Maschinellen Lernens. Im Anschluss daran beschäftigen wir uns mit der Learning Theory, worauf im vierten Kapitel die Evaluation folgt. Im fünften Kapitel dreht sich dann alles um die Datenvorverarbeitung. Das darauffolgende Kapitel beschäftigt sich dann mit allen wichtigen Modellen im Bereich des Maschinellen Lernens und gibt euch die besten Algorithmen für den Erfolg als Machine Learning Engineer mit auf den Weg. Das siebte Kapitel geht näher auf den Themenbereich des Clustering ein. Zu guter Letzt bietet der Kurs als Bonus noch ein Kapitel zur Einführung in Neuronale Netze, mit welchen sich wohl die mächtigsten Modelle der heutigen Zeit darstellen lassen.Als krönender Abschluss erwartet euch darüber hinaus noch ein Praxisbeispiel im Rahmen einer Data Science Competition!
Who this course is for
Quereinsteiger,Studenten,Unternehmen,Angestellte
Homepage
ersister et interroger les données avec Spring Data JPA,Atelier 03 Spring Boot : Développer des Web services REST avec Spring Boot,Atelier 04 Angular : Comprendre la structure d'un projet Angular, de l'installer et de créer un premier ProjetAtelier 05 Angular : Utiliser les différents types du Data Binding Atelier 06 Angular : Créer les composant web, intégrer Bootstrap et utiliser le RoutingAtelier 07 Angular : Créer des formulaires de saisie et d'utiliser les services AngularAtelier 08 Angular : Créer des formulaires pour modifier et supprimer les produitsAtelier 09 Angular : Créer des associations entre les classes modèle et de manipuler les listes déroulantesAtelier 10 Angular : Consommer des api REST à partir de Angular en utilisant le module HttpClientAtelier 11 Angular : Consommer des api REST développés avec Spring Data RESTAtelier 12 Angular : Développer des interfaces de recherches en utilisant l'event Keyup, les pipes et les filtresAtelier 13 Angular : Utiliser les décorateurs @Input et @output pour transmettre les données entre les composantsAtelier 14 Angular : Sécuriser l'accès aux différentes interfaces selon les droits de l'utilisateurs connectéAtelier 15 Spring Boot : Développer une application Spring boot qui génère un token JWT Atelier 16 Spring Boot : Développer une application Spring boot qui vérifie l'authenticité du token JWTAtelier 17 Spring Boot : Sécuriser des api Rest à l'aide du Token JWTAtelier 18 Angular : Consommer les api sécurisés avec JWT
