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Maschinelles Lernen Kurse

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.


Beliebte Maschinelles Lernen Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Datenethik, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Jupyter, NumPy, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Transfer Learning, Überwachtes Lernen

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    37.702 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen mit Entscheidungsbäumen, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Logistische Regression, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Überwachtes Lernen

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    18.166 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netzwerke, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Auto-Kodierer, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Reinforcement Learning, Datenanalyse, Generative KI, Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3535 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Angewandte Mathematik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Regressionsanalyse, Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Derivate, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Infinitesimalrechnung, NumPy, Feature Technik, Algorithmen, Fortgeschrittene Mathematik, Mathematische Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    14.980 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Einführung in maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Modellevaluation, Anomalie-Erkennung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Logistische Regression, Statistische Hypothesentests, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Statistische Inferenz, Feature Technik, Datenzugang, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3287 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Logistische Regression, Künstliche Intelligenz, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Jupyter, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Überwachtes Lernen, NumPy, Klassifizierungsalgorithmen

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    31.637 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Lineare Algebra, Algorithmen für maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Numerische Analyse, Maschinelles Lernen, Deskriptive Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeit, Statistische Hypothesentests, A/B-Tests, Datenvorverarbeitung, NumPy, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3120 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    A

    Amazon Web Services

    Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2445 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Umarmendes Gesicht, Containerisierung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, Python-Programmierung, Cloud-Bereitstellung, Datenmanipulation, DevOps, Cloud Computing, GitHub, Modell-Bereitstellung, Explorative Datenanalyse, Datenmanagement, Verantwortungsvolle KI, NumPy, Big Data, AWS SageMaker

    4,2
    Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
    ·
    571 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    D

    Duke University

    Einführung in maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Reinforcement Learning, Logistische Regression, Unüberwachtes Lernen, Medizinische Bildgebung, Künstliche neuronale Netze, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Deep Learning, Transfer Learning

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3801 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Anomalie-Erkennung, Maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Daten importieren/exportieren, Daten bereinigen, Datenzugang, Jupyter, Datenvorverarbeitung, Datenqualität, Statistische Hypothesentests, Explorative Datenanalyse, Statistische Methoden, Feature Technik, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenumwandlung, Datenanalyse

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2505 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2286 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

1234…548

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
  • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
  • IBM Maschinelles Lernen: IBM
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
  • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
  • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University
  • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University

Häufig gestellte Fragen zum Thema Machine Learning

Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Es ist wichtig, weil es Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreibt, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, indem es Prozesse automatisiert und Einblicke gewährt, die zuvor unerreichbar waren. Da sich die Industrie zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung verlässt, wird das Verständnis des Maschinellen Lernens zu einem wesentlichen Faktor, um wettbewerbsfähig zu bleiben.‎

Im Bereich des Maschinellen Lernens gibt es eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten. Zu den Positionen gehören Ingenieur für Maschinelles Lernen, Data Scientist, KI-Forscher und Business Intelligence-Analyst. Diese Positionen erfordern oft eine Mischung aus Programmierkenntnissen, statistischem Wissen und Fachwissen. Da Unternehmen weiterhin Technologien des Maschinellen Lernens einsetzen, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich voraussichtlich steigen.‎

Um Maschinelles Lernen effektiv zu erlernen, sollten Sie sich auf mehrere Schlüsselqualifikationen konzentrieren. Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist entscheidend, ebenso wie ein solides Verständnis von Statistik und linearer Algebra. Vertrautheit mit Tools zur Datenmanipulation und -visualisierung sowie Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch sind ebenfalls von Vorteil. Diese Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für Ihr maschinelles Lernen.‎

Es gibt viele ausgezeichnete Online-Ressourcen für das maschinelle Lernen. Zu den bemerkenswerten Optionen gehören das IBM Machine Learning Professional Certificate und das Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face Professional Certificate. Diese Programme bieten strukturierte Lernpfade und praktische Projekte, die Ihnen helfen, praktische Fähigkeiten aufzubauen.‎

Ja. Sie können das Maschinelle Lernen auf Coursera auf zwei Arten kostenlos erlernen:

  1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Kurse zum Maschinellen Lernen kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, bewertete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Maschinellem Lernen erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.‎

Um Maschinelles Lernen zu erlernen, sollten Sie zunächst Einführungskurse besuchen, die die Grundlagen von Algorithmen und Datenanalyse abdecken. Wenden Sie das Gelernte in praktischen Projekten an und arbeiten Sie sich schrittweise in fortgeschrittenere Themen ein. Nutzen Sie Online-Ressourcen, nehmen Sie an Foren teil und arbeiten Sie mit Gleichgesinnten zusammen, um Ihr Verständnis zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung in der Praxis werden Ihre Fähigkeiten stärken.‎

Typische Themen, die in Kursen zum Maschinellen Lernen behandelt werden, sind überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungstechniken, Clustering und neuronale Netzwerke. Darüber hinaus werden in den Kursen häufig Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellevaluation behandelt. Wenn Sie diese Konzepte verstehen, verfügen Sie über das nötige Wissen, um verschiedene Herausforderungen des Maschinellen Lernens zu bewältigen.‎

Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern im Bereich des Maschinellen Lernens sind Programme wie die Spezialisierung auf Angewandtes Maschinelles Lernen sehr effektiv. Diese Kurse konzentrieren sich auf praktische Anwendungen und reale Szenarien und sind daher für Fachleute geeignet, die ihre Fähigkeiten verbessern und zu den datengesteuerten Initiativen ihrer Unternehmen beitragen möchten.‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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