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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


  • G

    Google Cloud

    Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Generative KI, Bewertung des Modells, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Schnelles Engineering, Modell-Einsatz, AI-Arbeitsabläufe, Multimodale Aufforderungen, Cloud-Infrastruktur, Generative Modellarchitekturen, Daten-Infrastruktur, Generative AI-Agenten, Google Cloud-Plattform, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Google Gemini, Tensorflow

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    329 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of London

    Maschinelles Lernen für alle

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, KI-Kenntnisse, Bewertung des Modells, Test Daten, Technische Merkmale, Software für maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Datenerfassung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Datenerhebung, Statistisches maschinelles Lernen

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3536 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • A

    Amazon Web Services

    Developing Machine Learning Solutions

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Amazon Web Services, AI Workflows, Model Deployment, Machine Learning Methods, Machine Learning, Applied Machine Learning

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    119 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM AI-Entwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Generative KI, Software-Entwicklung, Abruf-erweiterte Erzeugung, IBM Wolke, Schnelles Engineering, Restful API, Computer Vision, Software-Architektur, Verantwortungsvolle AI, Python-Programmierung, ChatGPT, Reaktionsfähiges Web-Design, AI-Arbeitsabläufe, LangChain, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software Architektur, Prompt-Muster, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    81.762 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    99.591 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • E

    Edge Impulse

    Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Eingebettete Systeme, Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Verantwortungsvolle AI, Modell-Optimierung, Modell-Einsatz, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Eingebettete Software, Datenerfassung, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Datenerhebung, Computer Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Computerprogrammierung, Prädiktive Modellierung, Daten-Ethik

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    756 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Bildanalyse, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik, Mathematische Software, Algebra

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2340 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Statistical Machine Learning, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning, Generative Model Architectures, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Model Optimization, Regression Analysis, Probability & Statistics

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Statistische Hypothesenprüfung, Histogramm, Statistische Analyse, Korrelationsanalyse, Statistische Methoden, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Bayessche Statistik, Box Plots, Statistik, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Stichproben (Statistik), A/B-Tests, Statistische Visualisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    687 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Machine Learning Made Easy for Software Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Deployment, Model Training, Model Optimization, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Cleansing, Microservices, Data Pipelines, Feature Engineering, Data Quality, Containerization, Application Deployment, Service Level, Extract, Transform, Load, Data Transformation, System Monitoring, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Software für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, No-Code-Entwicklung

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    296 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    EDHEC Business School

    Investment Management mit Python und maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, Investitionen, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzen, Investitionsmanagement, Methoden des maschinellen Lernens, Analyse der Jahresabschlüsse, Vermögensverwaltung, Analyse der Finanzausweise, Marktdaten, Investment Management, Risikomanagement, Portfolio-Risiko, Software zur Datenvisualisierung, Portfolio-Verwaltung, Web-Scraping, Prädiktive Modellierung, Netzwerkanalyse, Rentabilität der Investition, Finanzielle Daten, Unstrukturierte Daten, Statistisches maschinelles Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1818 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…759

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud
  • Maschinelles Lernen für alle: University of London
  • Developing Machine Learning Solutions: Amazon Web Services
  • IBM AI-Entwickler: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen: Edge Impulse
  • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Machine Learning Fundamentals: Dartmouth College
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Machine Learning Made Easy for Software Engineers: Coursera

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