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Campusx -freie Kurse Sammlung

Willkommen zu Campusx ' kuratiertes Sammlung umfassender Kurse, mit denen Sie Schlüsseltechnologien und Konzepte in KI, ML, Data Science und vielem mehr beherrschen sollen.

Kurs Titel

Detaillierte Kursbeschreibungen

Kursname	Kursbeschreibung	Link
Emotionserkennung mit tiefem Lernen	Tiefeln Sie sich mit tiefen Lerntechniken zur Erkennung menschlicher Emotionen auf der Grundlage von Gesichtsausdrücken. Enthält wesentliche Theorie, praktische Anwendungen und praktische Projekte.	[Emotionserkennung mit CNNs] (Emotionserkennung mit Deep Learning/Readme.md)
Gen AI -Projekte mit Langchain	Ein umfassender Leitfaden zum Aufbau generativer KI -Projekte mit Langchain, die sowohl grundlegende Konzepte als auch komplizierte Projektdesigns abdeckt.	[Einführung in die generative KI mit Langchain] (Gen AI -Projekte mit Langchain/Readme.md)
Kreditrisikomodellierung mit ML	Lernen Sie, Modelle für maschinelles Lernen zu entwickeln, die das Kreditrisiko genau vorhersagen und reale Datensätze und Techniken für die Vorhersagemodellierung enthalten.	[Kreditrisikomodellierungstechniken] (Kreditrisikomodellierung mit maschinellem Lernen/Readme.md)
Deep -Lernprojekte mit Pytorch	Sammeln Sie praktische Erfahrungen auf, um Deep-Learning-Anwendungen wie maschinelle Übersetzungen und Vorhersagesysteme mit dem nächsten Wort unter Verwendung von Pytorch zu erstellen.	Link Platzhalter
Aufbau von E-KYC-Systemen mit Computer Vision	Erstellen Sie ein E-KYC-System unter Verwendung von Computer Vision-Techniken, untersuchen Sie die Anwendungsfälle für die Identitätsprüfung und Betrugserkennung.	Link Platzhalter
SQL -Fallstudien	Arbeiten Sie fünf reale Fallstudien durch, um SQL-Fähigkeiten in Datenanalysen und Problemlösungskontexten anzuwenden.	Link Platzhalter
Zeitreihenprognoseprojekt	Entwickeln Sie Modelle für die Zeitreihenprognose mit herkömmlichen statistischen Methoden und modernen ML -Techniken zur Vorhersageanalyse.	Link Platzhalter
Gen AI -Projekte mit Llamaindex	Erforschen Sie LlamaNdex und seine Fähigkeiten für die Entwicklung der KI -Projekte, von grundlegenden Setups bis hin zu erweiterten generativen AI -Lösungen.	Link Platzhalter
End-to-End-ML-Projekt mit AWS Sagemaker	Erfahren Sie, wie Sie mit AWS -Sagemaker Projekte für maschinelles Lernen erstellen und alle Phasen von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellierung und Überwachung abdecken.	Link Platzhalter
Objekterkennung mit Deep Learning	Tauchen Sie in Objekterkennungstechniken ein, um Deep-Learning-Frameworks zu erstellen, um AI-gesteuerte Systeme zu erstellen, die Objekte in Echtzeit identifizieren und klassifizieren können.	Link Platzhalter
Generative KI für Vision	Tiefe Eintauchung in stabile Diffusion, Gans, variationsübergreifende Autoencoder und Nutzung von Umarmungsmodellen zur Implementierung modernster Sichtprojekte mit generativen KI-Techniken.	[Generative KI für Vision] (generative KI für Vision/Readme.md)

Wichtige Überlegungen

Ihr Hintergrund: Sind Sie Anfänger oder haben Sie bereits Erfahrung in Datenwissenschaft, KI oder relevanten Technologien?
Ihre Ziele: Was wollen Sie erreichen? Lernen Sie für den beruflichen Aufstieg oder das persönliche Interesse?
Kurssequenzierung: Einige Kurse können auf anderen aufbauen (z. B. Intro zu generativen KI, gefolgt von fortgeschrittenen KI -Kursen).
Voraussetzungen: Überprüfen Sie, ob Kurse über bestimmte Voraussetzungen verfügen, die Ihnen helfen, entsprechend zu planen.

So wählen Sie einen Kurs

Priorisieren Sie Ihre Interessen: Beginnen Sie mit Themen, die Sie wirklich interessieren.
Bewertung der Schwierigkeit: Wenn Sie ein Anfänger sind, beginnen Sie mit Einführungskursen.
Beschreibungen überprüfen: Stellen Sie sicher, dass der Kurs Ihre Ziele überprüft, indem Sie die Beschreibungen und Voraussetzungen überprüfen.
Zeitverpflichtung: Planen Sie Ihren Zeitplan, um sicherzustellen, dass Sie dem Kurs genügend Zeit widmen können.

Haftungsausschluss

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