Nach einem ersten Überblick über die Geschichte von ML erfahren Sie in diesem Kurs, weshalb heute mithilfe neuronaler Netzwerke viele Probleme so erfolgreich gelöst werden können. Wir erklären anschließend, wie Sie überwachtes Lernen zur Problemlösung einrichten und mithilfe des Gradientenverfahrens gute Ergebnisse erzielen. Dazu sind Datasets erforderlich, mit denen die Generalisierung möglich ist. In diesem Kurs zeigen wir Ihnen, wie Sie Datasets auf wiederholbare Weise erstellen, um Experimente zu ermöglichen. Kursziele: Erkennen, warum Deep Learning derzeit beliebt ist Modelle anhand von Verlustfunktionen und Leistungsmesswerten optimieren und auswerten Häufige Probleme rund um maschinelles Lernen minimieren Wiederholbare und skalierbare Datasets zum Trainieren, Auswerten und Testen erstellen