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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


  • E

    Edureka

    Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Datenwissenschaft, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Text Mining, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation

    ★ 3.3 (33) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Erklärbares maschinelles Lernen (XAI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Künstliche Intelligenz, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, Generative KI, Verantwortungsvolle AI, Python-Programmierung, Wissenschaftliche Visualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation

    ★ 4.7 (27) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • L

    LearnQuest

    Machine Learning for Supply Chains

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Model Evaluation, Data Preprocessing, Operations Research, Model Training, NumPy, Demand Planning, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis

    ★ 3.4 (86) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Alberta

    Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Feature Technik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Markov-Modell, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Agentische Systeme, Stichproben (Statistik), Künstliche Intelligenz, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Simulationen, Tiefes Lernen, Entscheidungsintelligenz, Modell Ausbildung, Reinforcement Learning, Technische Merkmale, Architektur der Lösung, Entwicklung von Systemen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation

    ★ 4.7 (3588) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • L

    LearnQuest

    No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Data Presentation, Data Analysis, Model Evaluation, Interactive Data Visualization, No-Code Development, Market Data, Business Analytics, Data Science, Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Applied Machine Learning, Data Ethics, Dashboard Creation, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Visualization

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • M

    MathWorks

    Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Matlab, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Datenvalidierung, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Technische Merkmale, Validierung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Überwachtes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation

    ★ 4.8 (120) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bereinigung von Daten, Plot (Grafiken), Künstliche neuronale Netze, Automatisierung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Text Mining, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Daten importieren/exportieren, Vorverarbeitung von Daten, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen

    ★ 4.6 (265) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • M

    McMaster University

    Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Aufbau von Beziehungen, Lebenslanges Lernen, Persönliche Entwicklung, Anpassungsfähigkeit, Lernstrategien, Offene Denkweise, Digitale Pädagogik, Überwindung von Hindernissen, Mentorschaft, Stressbewältigung, Produktivität, Berufliche Entwicklung, Wachstumsorientiertheit, Widerstandsfähigkeit, Geistige Konzentration, Die Bereitschaft zu lernen

    ★ 4.8 (13.211) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • G

    Google Cloud

    Introduction to Generative AI Learning Path

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, LLM Application, Google Gemini, AI literacy, Deep Learning, Stakeholder Analysis

    ★ 4.7 (14.356) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Django (Web-Framework), Bereinigung von Daten, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, Modell-Einsatz, Bewertung des Modells, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Web-Anwendungen, Flask (Web-Framework), Python-Programmierung, AI-Personalisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Web-Frameworks, Modellevaluation

    ★ 3.6 (54) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Data Transformation, Machine Learning Methods, Model Training, Predictive Modeling, Regression Analysis, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Performance Measurement

    ★ 4.3 (28) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    Azure ML Bootcamp: Machine Learning on the Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Deployment, Model Evaluation, Model Optimization, Generative Model Architectures, Feature Engineering, Model Training, Machine Learning Methods, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Azure DevOps Pipelines, Data Processing, Large Language Modeling, Cloud Deployment, Machine Learning Software, Data Cleansing, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, AI Workflows

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP: Edureka
  • Erklärbares maschinelles Lernen (XAI): Duke University
  • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone: LearnQuest
  • Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB: MathWorks
  • Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen: Coursera
  • Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial: McMaster University
  • Introduction to Generative AI Learning Path: Google Cloud
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego

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