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: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Migration, Apache Airflow, Model Evaluation, Data Lakes, Scikit Learn (Machine Learning Library), Cloud Computing
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen mit Entscheidungsbäumen, Anomalie-Erkennung, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Maschinelles Lernen, Vorhersage, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Feature Technik, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Methoden des Maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Datenvorverarbeitung, NumPy, Fortgeschrittene Mathematik, Mathematische Modellierung, Algebra
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Umarmendes Gesicht, Fehlersuche, Tensorflow, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Computervision, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Einbettungen, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Deep Learning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Modellevaluation, Fehlersuche, Kontinuierliche Überwachung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenvalidierung, Maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenqualität, Modell-Bereitstellung, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Responsible AI, Large Language Modeling, Data Ethics, Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Supervised Learning, Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Random Forest Algorithmus, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Feature Technik
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Kommunikation, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Datenverarbeitung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Erhebung von Daten, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellevaluation, Generative KI, PySpark, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Computervision, Schnelles Engineering, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), LLM-Bewerbung, Datenverarbeitung, Generative Modellarchitekturen, Vision Transformer (ViT), Apache Spark, Abruf-erweiterte Erzeugung, Modellierung großer Sprachen, Vektor-Datenbanken, Transfer Learning, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Google Cloud-Platform, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Maschinelles Lernen, Cloud-Infrastruktur, Schnelles Engineering, KI-Workflows, Modell-Bereitstellung, Künstliche Intelligenz, Big Data, Tensorflow, Überwachtes Lernen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Deep Learning
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen