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Maschinelles Lernen Kurse

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.

Beliebte Maschinelles Lernen Kurse & Zertifikate


  • C

    Coursera

    Databricks Machine Learning Fundamentals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Model Training, Application Deployment, AI Workflows, Model Evaluation, Real Time Data, Engineering

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Verifizierung und Validierung, Tensorflow, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Fehlersuche

    ★ 4.9 (63.526) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Regression Analysis, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Predictive Analytics, Python Programming, Classification Algorithms, Model Training, Machine Learning, Data Analysis

    ★ 4.8 (11) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Generative KI, Prompt-Muster, Software für maschinelles Lernen, Analyse des Geschäftsablaufs, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle AI, AI-Arbeitsabläufe, KI-Kenntnisse, Arbeitsablauf-Management, No-Code-Entwicklung, LLM-Bewerbung, IBM Wolke, Generative Modellarchitekturen, Datenwissenschaft, ChatGPT, Selbstbedienungstechnologien

    ★ 4.7 (35.846) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Microsoft Excel, Datenwrangling, Dashboard, Professionelle Netzwerkarbeit, Explorative Datenanalyse, Präsentation der Daten, IBM Kognos-Analytik, Web-Scraping, Datenvisualisierung, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Erstellung des Dashboards, Daten-Storytelling, SQL, Plot (Grafiken), Excel-Formeln, Interaktive Datenvisualisierung, Python-Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Plotly

    ★ 4.6 (98.821) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    Kategorie: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
  • I

    IBM

    Einführung in die Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Business-Analytik, Datenkompetenz, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Data Mining, Datenbank-Management, Unternehmensanalyse, Datenmanipulation, Datenbank Management, Datenvorverarbeitung, Software zur Datenanalyse, SQL, Python-Programmierung, Jupyter, Relationale Datenbanken, Gespeicherte Prozedur, R (Software), Große Daten, Vorverarbeitung von Daten, Datenwissenschaft, Modell-Einsatz, Business Analyse

    ★ 4.6 (102.033) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netzwerke

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tiefes Lernen, Einbettungen, Computer Vision, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Bildanalyse, Feinabstimmung, Tensorflow, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Netzarchitektur

    ★ 4.9 (42.588) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Einführung in die generative KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Methoden des maschinellen Lernens, KI-Kenntnisse, Modellierung großer Sprachen, Google Cloud-Plattform, Google Gemini

    ★ 4.7 (12.034) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • G

    Google Cloud

    Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Optimization, Tensorflow, Model Deployment, Model Training, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Exploratory Data Analysis, Business Metrics, Data Pipelines, Data Preprocessing, Data Quality, Model Evaluation, Data Cleansing, Machine Learning Methods, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Data Processing, Applied Machine Learning, Performance Tuning

    ★ 4.2 (31) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene Methoden für Anwendungen des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Reinforcement Learning, Data Mining, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Random Forest Algorithmus, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Logistische Regression, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Introduction to Machine Learning: Unsupervised Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Feature Engineering, Model Evaluation, Linear Algebra

    ★ 5 (8) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    EDUCBA

    Machine Learning with R: Build, Analyze & Predict

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Analysis, Machine Learning Algorithms, Statistical Analysis, Probability & Statistics, Probability Distribution, R Programming, Machine Learning Methods, Statistical Methods, R (Software), Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Statistics, Statistical Modeling, Machine Learning, Statistical Inference, Classification Algorithms, Statistical Programming, Correlation Analysis, Data Manipulation, Supervised Learning

    ★ 4.6 (16) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Databricks Machine Learning Fundamentals: Coursera
  • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
  • Scikit-Learn to Solve Regression Machine Learning Problems: Coursera
  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • IBM Data Analyst: IBM
  • Einführung in die Datenwissenschaft: IBM
  • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
  • Einführung in die generative KI: Google Cloud
  • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français: Google Cloud
  • Fortgeschrittene Methoden für Anwendungen des maschinellen Lernens: Johns Hopkins University

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