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: Datenvisualisierungssoftware, Modellevaluation, Daten importieren/exportieren, Unüberwachtes Lernen, Generative KI, Interaktive Datenvisualisierung, SQL, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Plotly, Datenanalyse, Datenmanipulation, Jupyter, Datenvisualisierung, Data-Mining, Professionelles Netzwerken, Datenumwandlung, Datenkompetenz, Dashboard, Daten bereinigen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Key Performance Indicators (KPIs), Business Metrics, Performance Analysis, Performance Measurement, Responsible AI, Test Execution Engine, Performance Metric, Test Automation, Feature Engineering, Verification And Validation, Content Performance Analysis, Machine Learning, Data Ethics, Quality Assessment, Gap Analysis, Cost Benefit Analysis, Research Design, Quantitative Research
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction, Probability & Statistics, Data Ethics, Linear Algebra, Responsible AI, Machine Learning, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Semantic Web, Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Unstructured Data, Machine Learning Methods, Probability, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistics
Credits angeboten
MasterTrack · 6–12 Monate
Arizona State University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mündliche Äußerung, Gestaltungselemente und -prinzipien, Mündliches Verstehen, Englische Sprache, Digitale Pädagogik, Design-Strategien, Sprachen lernen, Vokabeln, Kritisches Denken
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Lineare Algebra, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Leistungsoptimierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Sampling (Statistics), Statistical Methods, Model Deployment, Statistical Modeling, Human Machine Interfaces, Performance Metric, Performance Analysis, Applied Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Deep Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Bildanalyse, Computervision, Google Cloud-Platform, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Deep Learning, Datenvorverarbeitung, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modell-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des Maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Mathematische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Biologie, Physiologie, Computergestütztes Denken, Lineare Algebra, Neurologie, Netzwerk-Modell, Matlab, Informatik, Wahrscheinlichkeitsverteilung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Objektorientierte Programmierung (OOP), Software-Tests, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Testautomatisierung, Skripting, Befehlszeilen-Schnittstelle, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Modell-Bereitstellung, Fehlersuche, Maschinelles Lernen, Datenstrukturen, Numerische Analyse, NumPy
Mittel · Kurs · 1–3 Monate