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.
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Random Forest Algorithmus, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Cloud-Bereitstellung, Datenanalyse, Python-Programmierung, Big Data, Umarmendes Gesicht, AWS SageMaker, Pandas (Python-Paket), Explorative Datenanalyse, Verantwortungsvolle KI, Cloud Computing, Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Containerisierung, Modell-Bereitstellung, DevOps, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), GitHub, NumPy, Datenmanipulation
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Erhebung von Daten, Modellevaluation, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

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

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Logistic Regression, Deep Learning, Probability Distribution, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Model Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning, Predictive Modeling
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Verantwortungsvolle KI, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, KI-Förderung, Künstliche Intelligenz, KI-Produktstrategie
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Predictive Modeling, Logistic Regression, Statistical Modeling, Model Evaluation, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Regression Analysis, Probability & Statistics, Linear Algebra
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate