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.

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Methoden des Maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz, Google Cloud-Platform
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
University of Glasgow
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Model Evaluation, Data Ethics, Health Informatics, ICD Coding (ICD-9/ICD-10), Clinical Data Management, Medical Records, Clinical Informatics, Descriptive Analytics, Database Design, AI Security, Electronic Medical Record, Responsible AI, Data Mining, Precision Medicine, Analytics, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Preprocessing, Machine Learning, Autoencoders
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, MLOps (Machine Learning Operations), Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, AI Workflows, Machine Learning, Model Deployment, Model Evaluation, Natural Language Processing
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Vulnerability Scanning, Hardening, DevSecOps, Vulnerability Assessments, Responsible AI, Identity and Access Management, MLOps (Machine Learning Operations), Infrastructure Security, Security Controls, Threat Modeling, Model Deployment, Model Evaluation, CI/CD, Continuous Monitoring, AI Personalization, Resilience, Compliance Management, Containerization, Engineering
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Modellevaluation, Deep Learning, Python-Programmierung, Datenvorverarbeitung, Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Liegenschaften, Prädiktive Modellierung, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten bereinigen
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Responsible AI, Model Evaluation, Technical Communication, Data Preprocessing, Data Transformation, Performance Analysis, Data Wrangling, Data Cleansing, Data Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning, Embeddings, Artificial Intelligence, Decision Support Systems, Scikit Learn (Machine Learning Library), Pandas (Python Package), Debugging
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Containerization, Performance Tuning, Docker (Software), Java, Application Performance Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Analysis, Data Structures
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Sampling (Statistics), Data Visualization Software, Feature Engineering, Regression Analysis, Descriptive Statistics, Logistic Regression, Statistical Hypothesis Testing, Model Evaluation, Data Analysis, Tableau Software, Data Science, Statistical Analysis, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Interviewing Skills, Python Programming
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Politecnico di Milano
Kompetenzen, die Sie erwerben: Rechtstechnologie, Unüberwachtes Lernen, Sozialkunde, Methoden des Maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Verantwortungsvolle KI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Rechtliches Risiko, Persönlich identifizierbare Informationen, KI-Förderung, Taxonomie, Geistiges Eigentum, AI-Sicherheit, Künstliche Intelligenz, Cloud-Plattformen, Soziale Auswirkungen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Deep Learning, Logistische Regression, Datenvorverarbeitung, Methoden des Maschinellen Lernens, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Tensorflow
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Deep Learning, Logistische Regression, Methoden des Maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate