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: Model Deployment, Logistic Regression, Probability & Statistics, Statistics, Model Evaluation, Classification And Regression Tree (CART)
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, AWS SageMaker, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, LLM Application, Applied Machine Learning, Deep Learning, A/B Testing, Transfer Learning, Python Programming, Machine Learning, Data Analysis, AWS CloudFormation, AI Personalization
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessches Netzwerk, Verarbeitung natürlicher Sprache, Entscheidungsunterstützende Systeme, Netzwerkanalyse, Methoden des Maschinellen Lernens, Statistische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Netzwerk-Modell, Computergestütztes Denken, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Maschinelles Lernen, Algorithmen, Statistische Methoden, Markov-Modell, Graphentheorie
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Real Madrid Graduate School Universidad Europea
Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Image Analysis, Real Time Data, Computer Vision, Advanced Analytics, AI Enablement, Reinforcement Learning, Data Analysis, Data-Driven Decision-Making, Artificial Intelligence, Analysis, Machine Learning, Automation, Data Presentation, Natural Language Processing, Supervised Learning, Innovation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Verantwortungsvolle KI, Datenethik, Unüberwachtes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Generative KI, Maschinelles Lernen, Bildqualität, Künstliche neuronale Netze, Generative Modellarchitekturen, Deep Learning, Informationen zum Datenschutz, Bildanalyse, Daten-Synthese
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Predictive Modeling, Scenario Testing, Machine Learning Algorithms, Responsible AI, Regression Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Case Studies, Continuous Monitoring, Performance Metric
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

LearnQuest
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

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
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Responsible AI, CI/CD, Model Deployment, Continuous Integration, Continuous Delivery, Continuous Deployment, Cloud Platforms, Model Evaluation, Automation, Data Governance, Data Pipelines, Performance Tuning, Continuous Monitoring, Performance Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Explorative Datenanalyse, Künstliche neuronale Netze, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Datenvisualisierung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Scikit Learn (Machine Learning Library), Model Evaluation, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Version Control
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen