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: Interaktive Datenvisualisierung, Datenvisualisierungssoftware, SQL, Unüberwachtes Lernen, Daten importieren/exportieren, Generative KI, Überwachtes Lernen, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Datenumwandlung, Plotly, Datenanalyse, Modellevaluation, Daten bereinigen, Jupyter, Datenkompetenz, Professionelles Netzwerken, Dashboard, Data-Mining, Datenvisualisierung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Artificial Intelligence, Dimensionality Reduction, Probability & Statistics, Data Ethics, Linear Algebra, Responsible AI, Machine Learning, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Semantic Web, Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Unstructured Data, Machine Learning Methods, Probability, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistics
Credits angeboten
MasterTrack · 6–12 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Model Evaluation, Key Performance Indicators (KPIs), Business Metrics, Performance Analysis, Performance Measurement, Responsible AI, Test Execution Engine, Performance Metric, Test Automation, Feature Engineering, Verification And Validation, Content Performance Analysis, Machine Learning, Data Ethics, Quality Assessment, Gap Analysis, Cost Benefit Analysis, Research Design, Quantitative Research
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Statistische Modellierung, Leistungsoptimierung, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Sampling (Statistics), Statistical Methods, Model Deployment, Statistical Modeling, Human Machine Interfaces, Performance Metric, Performance Analysis, Applied Machine Learning, Anomaly Detection, Predictive Analytics
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Arizona State University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Englische Sprache, Design-Strategien, Gestaltungselemente und -prinzipien, Mündliches Verstehen, Digitale Pädagogik, Kritisches Denken, Mündliche Äußerung, Vokabeln, Sprachen lernen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, AI Workflows, AI Enablement, Agentic systems, Automation, Business Process Automation, Real Time Data, MLOps (Machine Learning Operations), AI Personalization, IT Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, No-Code Development, Cloud-Based Integration, Business Transformation, Cloud API, Python Programming, Data Analysis, Restful API, API Design
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud-Platform, Faltungsneuronale Netzwerke, Tensorflow, Transfer Learning, Künstliche neuronale Netze, Computervision, Modellevaluation, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Deep Learning, Datenvorverarbeitung, Bildanalyse
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeitsverteilung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Überwachtes Lernen, Mathematische Modellierung, Matlab, Netzwerk-Modell, Reinforcement Learning, Biologie, Künstliche neuronale Netze, Computergestütztes Denken, Informatik, Methoden des Maschinellen Lernens, Physiologie, Neurologie, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Leistungsoptimierung, Deep Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Produktstrategie, Algorithmen für maschinelles Lernen, Daten-Governance, Datenethik, Verantwortungsvolle KI, Datensicherheit, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Generative adversarische Netze (GANs), Generative KI, Big Data, Personalwesen, Analytics, Aufdeckung von Betrug, KI-Förderung, Maschinelles Lernen, Governance, AI-Personalisierung, Business-Strategien, Kreditrisiko, Verwaltung von Kundendaten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Befehlszeilen-Schnittstelle, Fehlersuche, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Testautomatisierung, Software-Tests, Skripting, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Daten importieren/exportieren, NumPy, Datenstrukturen, Objektorientierte Programmierung (OOP), Python-Programmierung, Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), Numerische Analyse, Modell-Bereitstellung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate