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

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

  • D

    Duke University

    Erklärbares maschinelles Lernen (XAI)

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

  • 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

  • U

    University of Alberta

    Reinforcement Learning

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

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

  • M

    MathWorks

    Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

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

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

  • C

    Coursera

    Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen

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

    ★ 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, Offene Denkweise, Persönliche Entwicklung, Lernstrategien, Wachstumsorientiertheit, Selbstmotivation, Persistenz, Widerstandsfähigkeit, Berufliche Entwicklung, Die Bereitschaft zu lernen, Überwindung von Hindernissen, Lebenslanges Lernen, Stressbewältigung, Geistige Konzentration, Mentorschaft, Kognitive Flexibilität, Anpassungsfähigkeit, Produktivität

    ★ 4.8 (13.210) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

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

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

  • 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 (14.347) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • 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
  • No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone: LearnQuest
  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • 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
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego
  • Introduction to Generative AI Learning Path: Google Cloud

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