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: Faltungsneuronale Netzwerke, Verantwortungsvolle KI, Datenethik, Transfer Learning, Virtuelle Maschinen, Tensorflow, Modellevaluation, Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Datenanalyse, Verteiltes Rechnen, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Software für maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Klassifizierungsalgorithmen, Informationen zum Datenschutz, Bildanalyse
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Scalability, CI/CD, Continuous Deployment, Application Deployment, DevOps, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Continuous Integration, Performance Measurement, Business Metrics, Process Optimization, Verification And Validation, Automation, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Analysis, Data-Driven Decision-Making
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Generative AI, AI Security, Responsible AI, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Continuous Monitoring
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Integrity, Data Quality, Data Maintenance, System Monitoring, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Klinische Forschung, Modellevaluation, Verantwortungsvolle KI, Datenethik, Pharmazeutika, Managed Care, Künstliche Intelligenz, Unstrukturierte Daten, Gesundheitsinformatik, Gesundheitspflege, Gesundheitssysteme, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Verwaltung klinischer Daten, Feature Technik, Ethik in der klinischen Forschung, Ethik im Gesundheitswesen, Modell-Bereitstellung, Data-Mining
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Interaktive Datenvisualisierung, Analyse sozialer Netzwerke, Datenvisualisierungssoftware, Netzwerkanalyse, NumPy, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Text Mining, Datenmanipulation, Modellevaluation, Feature Technik, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Graphentheorie, Datenvorverarbeitung, Visualisierung (Computergrafik), Wissenschaftliche Visualisierung, Datenvisualisierung
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Edureka
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Retrieval-Augmented Generation, Large Language Modeling, Generative Adversarial Networks (GANs), Tensorflow, ChatGPT, OpenAI, Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Responsible AI, Prompt Engineering, Applied Machine Learning, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Computer Vision, Predictive Modeling, Supervised Learning, Text Mining, Image Analysis
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Python Programming, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Text Mining, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Classification Algorithms, Machine Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Abruf-erweiterte Erzeugung, KI-Workflows, LangChain, Verantwortungsvolle KI, LLM-Bewerbung, Daten importieren/exportieren, Datenverarbeitung, Generative KI, Python-Programmierung, Technische Software, Schnelles Engineering, Computervision, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Reaktionsfähiges Webdesign, Maschinelles Lernen, Software-Architektur, Prompt-Muster, Restful API, ChatGPT, IBM Cloud
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Feature Engineering, Model Evaluation, Data Preprocessing, Performance Analysis, Performance Tuning, Predictive Modeling, Data Pipelines, Data Transformation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Amazon Webdienste, Microsoft Azure, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Explorative Datenanalyse, Serverloses Rechnen, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Modell-Bereitstellung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Cloud-Lösungen, Daten-Pipelines, Cloud-Bereitstellung, AWS SageMaker
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Daten importieren/exportieren, Überwachtes Lernen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Explorative Datenanalyse, Python-Programmierung, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden