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Artificial Intelligence Developing AI and Machine Learning Solutions with Python E-learning Kurs
Developing AI and Machine Learning Solutions with Python E-learning Kurs
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Developing AI and Machine Learning Solutions with Python E-learning Kurs

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Informationen

Developing AI and Machine Learning Solutions with Python E-learning

Order this great E-learning Training Exploring Artificial Intelligence online course  1 year 24/7 access to rich interactive videos, voice, practice assignments, progress monitoring through reports and tests per subject to test the knowledge directly. After the course you will receive a certificate of participation..

Course content

AI and ML Solutions with Python: Machine Learning and Data Analytics

Machine Learning Concepts
Machine Learning and Deep Learning
Machine Learning and AI Correlation
Installing Python for Machine Learning
Analytics Types and Techniques
Benefits of Predictive and Descriptive Analytics
Nominal, Ordinal, Interval, and Ratio Data Metrics
Supervised Learning Algorithm
Implementing Regression
Exercise: Working with Data Frames

AI and ML Solutions with Python: Supervised, Unsupervised and Deep Learning

Working with Classification
Unsupervised Learning
K-Mean Clustering
Hierarchical Clustering
Text Mining and Recommender Systems
Text Mining and Data Assemblz
Deep and Reinforcement Learning Concepts
Restricted Boltzmann
Working with CNN
Exercise: Working with Data Frames and Centroids

AI and ML Solutions with Python: Deep Learning and Neural Network Implementation

Recurrent Neural Network
Data Sampling
Applying PCA
Gaussian Regression Process
Linear Model
Pre-Model and Workflow
Classification and Bayesian Ridge
Linear Regression Modelling
Logistic Regression Using Linear Method
Exercise: Working with Linear Regression

AI and ML Solutions with Python: Implementing ML Algorithm Using scikit-learn

Least Absolute Shrinkage
Bayesian Ridge Regression Using scikit-learn
Data Classification
Decision Tree Classification
Vector Machine Using scikit-learn
Document Classification and Naive Bayes
Post Model Validation
Using Shufflesplit
Brute Force Grid Search
Exercise: Working with Decision Tree Classifiers

AI and ML Solutions with Python: Implementing Robotic Process Automation

Fake Estimator
Introducing Robotic Process Automation
RPA Frameworks
Implement Pattern Matching Using Python
Task Scheduler and Program Auto Launch
Manipulate Images
File Operation Automation
UiPath Fundamentals
Implement RPA using UiPath
Exercise: Working with Image Filters

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Eigenschaften
Produkt
Allgemeine Eigenschaften
Studiengebühr: 5 Stunden Dauer plus Übungen (variabel)
Sprache: Englisch
Online-Zugang: 1 Jahr
Teilnahmebescheinigung: Ja, nach 70% der erfolgreichen Einsätze
Fortschrittsüberwachung: Ja
Geeignet für Handys: Ja
Preisgekröntes E-Learning: Ja
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