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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


  • A

    Amazon Web Services

    Developing Machine Learning Solutions

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, AI Workflows, Model Deployment, Machine Learning, Applied Machine Learning

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Microsoft Azure, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modell-Bereitstellung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, No-Code-Entwicklung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM KI-Technik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), PySpark, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Überwachtes Lernen, Datenwissenschaft, Abruf-erweiterte Erzeugung, Maschinelles Lernen, Generative AI-Agenten, Modellevaluation, Generative KI, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision, Transfer Learning, Apache Spark, Generative Modellarchitekturen, Vektor-Datenbanken, Modellierung großer Sprachen, Unüberwachtes Lernen, Vision Transformer (ViT)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, A/B-Tests, Statistische Hypothesentests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenwissenschaft, Deskriptive Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeit, Statistische Visualisierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud-Platform, Schnelles Engineering, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Maschinelles Lernen, Big Data, Generative KI, Cloud-Infrastruktur, Modell-Bereitstellung, KI-Workflows, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Generative AI Agents, Model Evaluation, Responsible AI, Vector Databases, Data Import/Export

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    IBM AI-Entwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Technische Software, Verantwortungsvolle KI, Computervision, LangChain, Abruf-erweiterte Erzeugung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Generative KI, KI-Workflows, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Architektur, Datenethik, Daten importieren/exportieren, ChatGPT, IBM Cloud, Reaktionsfähiges Webdesign, Prompt-Muster, Restful API

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Algorithmen für maschinelles Lernen, NumPy, Lineare Algebra, Jupyter

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • A

    Alberta Machine Intelligence Institute

    Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Verantwortungsvolle KI, Daten bereinigen, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Produktlebenszyklus-Management, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenqualität, Modell-Bereitstellung, Feature Technik, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenethik, Projektmanagement, Datenvorverarbeitung, Jupyter, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Geschäftsbetrieb, Datenvalidierung, Angewandtes maschinelles Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1069 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google Cloud

    Machine Learning on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Cleansing, Data Quality, AI Enablement, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Supervised Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), AI Workflows, Cloud Computing

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    3768 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • E

    Edge Impulse

    Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Computer Programmierung, Faltungsneuronale Netze, Digitale Signalverarbeitung, Deep Learning, Modellevaluation, Eingebettete Software, Maschinelles Lernen, Eingebettete Systeme, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Bereitstellung, Datenethik, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Dartmouth College

    Machine Learning Fundamentals

    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

1234…608

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Developing Machine Learning Solutions: Amazon Web Services
  • Microsoft Azure Maschinelles Lernen: Microsoft
  • IBM KI-Technik: IBM
  • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • IBM AI-Entwickler: IBM
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Lineare Algebra: Imperial College London
  • Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt: Alberta Machine Intelligence Institute
  • Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud

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