ML-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle entwickelt, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Algorithmen, Datenaufbereitung, Modelloptimierung und Analyse aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Tools und Beispielprojekte vor.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, Explorative Datenanalyse, Cloud Computing, Datenmanipulation, Big Data, Umarmendes Gesicht, Datenmanagement, Datenanalyse, Cloud-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, AWS SageMaker, DevOps, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Python-Programmierung, NumPy, Verantwortungsvolle KI, Große Daten, GitHub, Modell-Bereitstellung, Pandas (Python-Paket), Datenverwaltung
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Logistische Regression, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Transfer Learning, Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Reinforcement Learning, Python-Programmierung, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Computer Vision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bildanalyse, Lernen übertragen, Medizinische Bildgebung, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Umarmendes Gesicht, Faltungsneuronale Netzwerke, Überwachtes Lernen, Computervision, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Fehlersuche, Vorverarbeitung der Daten, Transfer Learning, Einbettungen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tensorflow, Lernen übertragen, Leistungsoptimierung, Datenvorverarbeitung, Computer Vision, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Fehlersuche, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenüberprüfung, Datenvalidierung, Vorverarbeitung der Daten, Modell Bewertung, Feature Technik, Maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Datenqualität, Modellevaluation, Cloud-Bereitstellung, Kontinuierliche Überwachung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modell-Bereitstellung, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, Tiefes Lernen, Datenwissenschaft, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Modell Bewertung, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Logistic Regression, Deep Learning, Probability Distribution, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung der Daten, Lineare Algebra, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Methoden des Maschinellen Lernens, Mathematische Modellierung, Datenvorverarbeitung, Fortgeschrittene Mathematik, Algebra
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Datenwissenschaft, PySpark, Computervision, Generative AI-Agenten, Überwachtes Lernen, Modell Bewertung, Maschinelles Lernen, Transfer Learning, Modellevaluation, Apache Spark, Prompt Engineering, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Vektor-Datenbanken, Generative KI, Lernen übertragen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Vision Transformer (ViT), Computer Vision, Generative Modellarchitekturen, Abruf-erweiterte Erzeugung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Vorverarbeitung der Daten, Datenerfassung, Modell Bewertung, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Data Preprocessing, CI/CD, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Apache Airflow, Data Migration, Data Cleansing, Data Quality, Data Lakes, AI Enablement, Cloud Computing
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Google Cloud-Platform, Schnelles Engineering, Big Data, Überwachtes Lernen, KI-Workflows, Maschinelles Lernen, Prompt Engineering, Cloud-Infrastruktur, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Generative KI, Große Daten, Modell-Bereitstellung, Tensorflow
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate