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.

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
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
University of London
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
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
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
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Edge Impulse
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
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Bildanalyse, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik, Mathematische Software, Algebra
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Dartmouth College
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

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
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

Microsoft
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
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

EDHEC Business School
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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate