[]
We nemen even een pauze om
na te denken voor wie deze specialisatie bedoeld is.
Het eerste wat ik wil toelichten, is het niveau van de specialisatie
We gaan je uitleggen dat we je gaan onderwijzen in
de echt belangrijke machine learning methoden, maar we baseren ze op
echte praktijktoepassingen, zoals we gezien hebben in de voorbeeldsituaties
Met dit model maken we moeilijke concepten intuïtief en toepasbaar.
Dus deze cursus gaat niet over het onderzoeken van theorie.
Het gaat over het begrijpen, op een intuïtief en
en praktisch niveau, van de belangrijkste machine learning algoritmen en
het nadenken over de manieren hoe je ze kunt toepassen in nieuwe probleemsituaties.
En als we het hier over hebben, dan is ons doel om uit te gaan van een zo laag mogelijk
gewenste beginkennis, die je zou moeten hebben, om te begrijpen wat we presenteren.
Ondertussen maximaliseren wij de mogelijkheden voor je om deze methoden te ontwikkelen
en toe te passen op de voor jou belangrijke praktijkproblemen.
En tijdens het denken hierover, presenteren we je de concepten
op een intuïtief niveau zoals gebaseerd in de praktijksituaties.
Wie hebben wij voor ons?
Nou, als we nadenken over onze doelgroep,
dan denken we aan software engineers, die belangstelling hebben voor machine learning.
dan denken we aan wetenschappers, die graag een data scientist willen worden.
en we denken aan vele andere mensen, die enige wiskunde- en programmeerkennis
hebben, die in staat gesteld willen worden om gegevens te kunnen analyseren
en er leuke mee willen doen, data enthousiasten die meer willen leren
over machine learning en hoe intelligentie uit data gehaald kan worden.
Oké.
Dus ik zei wat we verwachten dat je iets van wiskunde en
programmeren af weet. Laten we daar iets meer over zeggen.
Qua wiskundebasis
verwachten we dat je basis kennis hebt van differentiëren en integreren.
Dat betekent begrijpen hoe afgeleiden worden bepaald en
berekend en basiskennis van lineaire algebra.
We verwachten dat je weet wat een vector is, wat een matrix is,
en hoe matrix vermenigvuldiging werkt.
Maar we proberen dit zo goed mogelijk
te presenteren op een zo goed mogelijke intuïtieve manier.
Zelfs als we iets schrijven over gelijkheid en vermenigvuldiging met matrices
dan doen we dat zo veel mogelijk met visuele weergaven, zodat
het intuïtief te volgen is, ook al heb je heel weinig kennis hiervan.
Het is misschien wel goed als je deze wiskunde kennis iets gaat opfrissen.
Maar nogmaals we proberen
zo intuïtief mogelijk te zijn. Dat is ons motto.
En over Programmeerervaring:
in deze specialisatie gebruiken basis Python voor het programmeren.
Als je Python niet kent, is het mogelijk nuttig
om eerst wat kennis te maken met Python.
Maar we verwachten dat je het snel kunt oppakken, als
je al kennis hebt van een andere programmeertaal.
Oké, als laatste
Welke computer capaciteit heb je nodig voor deze cursus?
Nou, we verwachten dat je een eenvoudige desktop of laptop hebt,
met toegang tot het internet.
Natuurlijk, om deze mooie video's te bekijken, maar
ook om je toetsen/opgaven te kunnen maken.
Om de toetsen/opgaven te kunnen maken is het nodig om Python
te installeren en te kunnen draaien.
In aanvulling hierop, moet je enkele
GB aan data kunnen bewaren.
Oké, dit bij elkaar
wat er nodig is en voor wie deze specialisatie is bedoeld.
we hopen dat dit bij je past.
[]