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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


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Deep Learning, Auto-Kodierer, Generative KI, Generative adversarische Netze (GANs), Netzwerk Architektur, Künstliche neuronale Netze, Computervision, Generative Modellarchitekturen, Verteiltes Rechnen, Tensorflow, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Visualisierung (Computergrafik), Leistungsoptimierung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    1687 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    DevOps, DataOps, MLOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Maschinelles Lernen, Rust (Programmiersprache), Big Data, Serverloses Rechnen, Umarmendes Gesicht, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verantwortungsvolle KI, DevOps, Cloud-Lösungen, Tensorflow, GitHub, Docker (Software), Angewandtes maschinelles Lernen, Microsoft Kopilot, CI/CD

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    210 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Einbettungen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    1087 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tensorflow, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Embeddings, Deep Learning, Classification Algorithms, Model Evaluation, Machine Learning, Software Visualization

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

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    KI-Workflow: Einsatz des Unternehmensmodells

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PySpark, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Python-Programmierung, Design Thinking, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Skalierbarkeit, Jupyter, Docker (Software), IBM Cloud, Apache Spark, Daten-Pipelines

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    59 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Pennsylvania

    KI für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Aufdeckung von Betrug, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datensicherheit, KI-Produktstrategie, Generative KI, Daten-Governance, Kreditrisiko, Maschinelles Lernen, Big Data, Algorithmen für maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Verantwortungsvolle KI, Analytics, Personalwesen, KI-Förderung, Datenethik, Governance, AI-Personalisierung, Business-Strategien, Verwaltung von Kundendaten

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1745 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    G

    Google Cloud

    Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Français

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Continuous Monitoring, Google Cloud Platform, Predictive Modeling, Responsible AI, Data Quality

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM AI Enterprise Workflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Data Science, Machine Learning, Python Programming

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

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    S

    Stanford University

    Probabilistische grafische Modelle 3: Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Bayessches Netzwerk, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Netzwerkanalyse, Statistische Methoden, Markov-Modell

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    L

    LearnQuest

    Build AI Agents with Practical App Design

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Workflows, Technical Communication, AI Enablement, Model Deployment, Generative AI Agents, Data Integration, AI Orchestration, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Responsible AI, Artificial Intelligence, Cloud Computing, Deep Learning, Data Visualization, Python Programming, Machine Learning, Data Engineering, Anomaly Detection, Statistical Analysis

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Datenverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Modellevaluation, R-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Interaktive Datenvisualisierung, Plotly, Explorative Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Prädiktive Modellierung, Statistische Analyse, Rmarkdown, GitHub, Shiny (R-Paket), Versionskontrolle, Daten bereinigen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Automating Decision Workflows with AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, AI Workflows, AI Enablement, Agentic systems, Automation, Business Process Automation, Real Time Data, MLOps (Machine Learning Operations), AI Personalization, IT Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, No-Code Development, Cloud-Based Integration, Business Transformation, Cloud API, Python Programming, Data Analysis, Restful API, API Design

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken: DeepLearning.AI
  • DevOps, DataOps, MLOps: Duke University
  • Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen: DeepLearning.AI
  • Transfer Learning for NLP with TensorFlow Hub: Coursera
  • KI-Workflow: Einsatz des Unternehmensmodells: IBM
  • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
  • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - Français: Google Cloud
  • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
  • Probabilistische grafische Modelle 3: Lernen: Stanford University
  • Build AI Agents with Practical App Design: LearnQuest

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