[] 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. []