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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


  • C

    Coursera

    Tidymodelle in R: Aufgeräumte Modelle des Maschinellen Lernens erstellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Prädiktive Analytik, R Programmierung, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierung, Ggplot2, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Tidyverse (R-Paket), Datenwrangling, Statistische Visualisierung, R (Software), Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Verwaltung klinischer Daten, Daten-Pipelines

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • D

    Duke University

    KI-Produktmanagement

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Projektleitung, Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Datenmanagement, Datenqualität, Unüberwachtes Lernen, Design erleben, Regressionsanalyse, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Verantwortungsvolle AI, Produktmanagement, Vorverarbeitung von Daten, Modell-Einsatz, Datenverwaltung, Bewertung des Modells, Qualität der Daten, Benutzerfreundliches Design, Daten-Ethik, Tiefes Lernen, Menschenzentriertes Design, Produktdesign, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1172 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Angewandte Datenwissenschaft mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Netzwerkanalyse, NumPy, Überwachtes Lernen, Plot (Grafiken), Bewertung des Modells, Netzwerk-Modell, Datenvisualisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Infografiken, Software zur Datenvisualisierung, Analyse sozialer Netzwerke, Text Mining, Interaktive Datenvisualisierung, Feature Technik, Matplotlib, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Pandas (Python-Paket), Technische Merkmale

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    34.332 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    KI für medizinische Diagnosen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz, Prädiktive Analytik, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Prädiktive Modellierung, Methoden des maschinellen Lernens, Diagnostische Radiologie, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Radiologie, Statistisches maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Diagnostische Tests, Medizinische Bildgebung, Bewertung der Patienten, Risikomodellierung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2070 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Michigan

    Einführung in maschinelles Lernen in der Sportanalyse

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Analytik, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Software zur Datenanalyse, Software für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Modellevaluation, Technische Merkmale, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • W

    Whizlabs

    Fundamentals of Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Unsupervised Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Model Evaluation, Model Training, Data Preprocessing, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Computing, Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Microsoft Azure, Amazon Web Services, Cloud Solutions, Deep Learning, Data Processing

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Foundations and Enterprise Applications of LLM

    Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM Application, Large Language Modeling, Prompt Engineering, Fine-tuning, Prompt Patterns, Model Deployment, Model Training, Generative Model Architectures, Model Optimization, Natural Language Processing, Enterprise Architecture, Machine Learning, Software Design Patterns, Cloud API, API Design

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Foundations of Deep Reinforcement Learning with PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Model Optimization, Python Programming, Algorithms, Model Evaluation

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    TensorFlow: Daten und Einsatz

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Auszug, Vorverarbeitung von Daten, Lernen übertragen, Datenverarbeitung, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Daten importieren/exportieren, Bildanalyse, Föderiertes Lernen, Javascript, Tensorflow, Modell-Einsatz, Apple iOS, Datenvorverarbeitung, Android-Entwicklung, Daten-Pipelines, iOS-Entwicklung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1475 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Berufliche Qualifikationen
    Berufliche Qualifikationen
    I

    IBM

    IBM Data Analyst

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Microsoft Excel, IBM Cognos-Analytik, Excel-Formeln, Python-Programmierung, Web-Scraping, SQL, Daten-Storytelling, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Interaktive Datenvisualisierung, Datenwrangling, Dashboard, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Software zur Datenvisualisierung, Plotly, Professionelle Netzwerkarbeit, IBM Kognos-Analytik

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • G

    Google

    Der KI-Kurve voraus sein

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Strategisches Denken, AI-Förderung, Generative KI, KI-Kenntnisse, Analyse

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    6974 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Train ML Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Random Forest Algorithm, Model Evaluation, Feature Engineering, Model Training, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Geospatial Mapping, Predictive Modeling, Image Analysis, Verification And Validation, Data Science, Environmental Engineering

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Tidymodelle in R: Aufgeräumte Modelle des Maschinellen Lernens erstellen: Coursera
  • KI-Produktmanagement: Duke University
  • Angewandte Datenwissenschaft mit Python: University of Michigan
  • KI für medizinische Diagnosen: DeepLearning.AI
  • Einführung in maschinelles Lernen in der Sportanalyse: University of Michigan
  • Fundamentals of Machine Learning: Whizlabs
  • Foundations and Enterprise Applications of LLM: Packt
  • Foundations of Deep Reinforcement Learning with PyTorch: Packt
  • TensorFlow: Daten und Einsatz: DeepLearning.AI
  • IBM Data Analyst: IBM

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