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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


  • I

    IBM

    Generative KI Sprachmodellierung mit Transformers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Modell-Optimierung, Generative Modellarchitekturen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernen übertragen, Einbettungen, Generative KI, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Transfer Learning, Angewandtes maschinelles Lernen

    ★ 4.5 (147) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of London

    Globale Energie- und Klimapolitik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Umweltproblem, Politische Analyse, Entwicklung der Politik, Governance, Öffentliche Politiken, Anpassung an den Klimawandel, Diplomatie, Internationale Beziehungen, Wirtschaft, Eindämmung des Klimawandels, Nachhaltige Entwicklung, Sicherheitsstrategie, Energie und Versorgungsunternehmen, Öl und Gas, Erdölindustrie, Nachhaltige Technologien, Programme zum Klimawandel, Umweltpolitik, Elektrische Energiesysteme

    ★ 4.7 (730) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Rochester

    Einführung in die Selbstbestimmungs-Theorie: Ein Ansatz für Motivation, Entwicklung und Wohlbefinden

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement der Mitarbeiter, Sozialwissenschaften, Menschliche Entwicklung, Motivationsfähigkeiten, Aufbau von Beziehungen, Gesundheits- und Wellness-Coaching, Persönliche Entwicklung, Coachen, Psychologie, Wirtschaft, Coaching, Achtsamkeit, Selbstmotivation, Zielsetzung, Psychotherapie, Lerntheorie, Kulturelle Vielfalt, Entwicklung des Kindes, Selbst-Bewusstsein, Schulpsychologie, Zielorientiert

    ★ 4.8 (528) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Minnesota

    Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen

    ★ 4.4 (190) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI: Grundlagen, Modelle und Plattformen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Modellierung großer Sprachen, Generative Modellarchitekturen, OpenAI, Tiefes Lernen, Gesicht umarmen, Generative KI

    ★ 4.7 (334) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Pennsylvania

    KI-Strategie und Governance

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Strategie, Daten-Governance, Daten-Ethik, Unternehmensstrategie, Datenverwaltung, Künstliche Intelligenz, Governance, Business-Strategien, Innovation, Modell-Einsatz, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Umwandlung von Unternehmen, Große Daten, Verantwortungsvolle AI, AI-Förderung, Persönlich identifizierbare Informationen, KI-Produktstrategie, Das Risiko

    ★ 4.7 (439) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra from Elementary to Advanced

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Algebra, Applied Mathematics, Advanced Mathematics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Engineering Analysis, Mathematical Theory & Analysis, Geometry, Applied Machine Learning, Markov Model

    ★ 4.7 (231) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    Imperial College London

    Anpassen Ihrer Modelle mit TensorFlow 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, AI-Arbeitsabläufe, Lernen übertragen, Einbettungen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Daten-Pipelines, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Tensorflow, Transfer Learning

    ★ 4.8 (196) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Relationale Datenbanksysteme

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, Sicherheit von Informationssystemen, Relationale Datenbanken, Transaktionsverarbeitung, Datenbank Management, Leistungsoptimierung, MySQL-Workbench, Datenbank-Theorie, MySQL, Abfragesprachen, Datenbank-Software, SQL, Informationssysteme, Datenmodellierung, Datenbank-Management, Datenbank-Anwendung, Datenbanken, Datenbank-Systeme, Datenbank-Entwicklung, Datenbank-Management-Systeme, Integrität der Daten

    ★ 4.4 (461) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Peking University

    计算机辅助翻译原理与实践 Principles and Practice of Computer-Aided Translation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Collaborative Software, Language Interpretation, Translation, and Studies, Language Competency, Information Technology, Natural Language Processing, Technical Communication, Multilingualism, Quality Assurance

    ★ 4.6 (83) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • U

    University of Washington

    Programmiersprachen, Teil C

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Wiederverwendbarkeit von Code, Andere Programmiersprachen, Ruby (Programmiersprache), Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Objektorientierter Entwurf, Objektorientierte Programmierung (OOP), Funktionales Design, Computational Thinking

    ★ 4.9 (463) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Redegewandtheit für den Erfolg an der Universität

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Kommunikations-Strategien, Leiterschaft, Planung, Zwischenmenschliche Kommunikation, Öffentliches Reden, Konstruktives Feedback, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Soziale Kompetenzen, Führungsqualitäten, Organisatorische Fähigkeiten, Zusammenarbeit, Konfliktmanagement, Erleichterung der Diskussion

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

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Generative KI Sprachmodellierung mit Transformers: IBM
  • Globale Energie- und Klimapolitik: University of London
  • Einführung in die Selbstbestimmungs-Theorie: Ein Ansatz für Motivation, Entwicklung und Wohlbefinden: University of Rochester
  • Matrixfaktorisierung und fortgeschrittene Techniken: University of Minnesota
  • Generative KI: Grundlagen, Modelle und Plattformen: IBM
  • KI-Strategie und Governance: University of Pennsylvania
  • Linear Algebra from Elementary to Advanced: Johns Hopkins University
  • Anpassen Ihrer Modelle mit TensorFlow 2: Imperial College London
  • Relationale Datenbanksysteme: Universidad Nacional Autónoma de México
  • 计算机辅助翻译原理与实践 Principles and Practice of Computer-Aided Translation: Peking University

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