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: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), AI Enablement, Artificial Intelligence
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cryptography, Model Evaluation, Exploratory Data Analysis, Event-Driven Programming, Encryption, Cryptographic Protocols, Server Side, Web Development, Regression Analysis, Apache, Model Training, Web Services, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Data Preprocessing, Secure Coding, Public Key Cryptography Standards (PKCS), Web Scraping, Natural Language Processing, Python Programming
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Algorithmen, Datenvorverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Bereinigung von Daten, Methoden des maschinellen Lernens
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Feinabstimmung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Lernen übertragen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Redshift, AWS SageMaker, AWS Kinesis, Data Pipelines, Apache Spark, Amazon Web Services, Big Data, Apache Hive, Kibana, Data Warehousing, Data Processing, Model Deployment, Data Migration, Extract, Transform, Load, Real Time Data, Ad Hoc Analysis, Data Transformation, Cloud Computing, Machine Learning
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Arizona State University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Englische Sprache, Kritisches Denken, Sprachen lernen, Sprachkompetenz, Kommunikation, Design-Strategien, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Öffentliches Reden, Digitale Pädagogik, Gestaltungselemente und -prinzipien
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM Application, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Fine-tuning, Model Training
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Operative Effizienz, Google Arbeitsbereich, Google Gemini, Modell Ausbildung, AI-Integrationen, Komplexe Problemlösung, Analyse des Geschäftsablaufs, Produktivitätssoftware, Zwillinge, AI-Förderung, Google Sheets
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of California, Irvine
Kompetenzen, die Sie erwerben: Englische Sprache, Sprachkompetenz, Sprachen lernen, Vokabeln, Grammatik
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Anpassungsfähigkeit, Modell-Optimierung, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Plot (Grafiken), Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Matplotlib, Modell Ausbildung, Problemlösung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tensorflow, Python-Programmierung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Bayessches Netz, Netzwerkanalyse, Entscheidungsintelligenz, Graphentheorie, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Netzwerk-Modell, Statistische Modellierung, Abhängigkeitsanalyse, Entscheidungsunterstützende Systeme, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, DevOps, Data Processing, Model Training, Data Collection, Data Management, Cloud Deployment, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Automation, Data Pipelines, Feature Engineering, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen