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.

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, NumPy, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Jupyter, Lineare Algebra, Algorithmen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Skripting, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Cloud Computing, Künstliche neuronale Netze, Entwicklungsumgebung, Google Cloud-Platform, Deep Learning
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Responsible AI, Generative AI, Model Deployment, Tensorflow, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Data Preprocessing, Data Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Cleansing, Prompt Engineering, Cloud Deployment, Data Strategy, Cloud Computing
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Machine Learning, Data Mining, Data Cleansing, Deep Learning, Artificial Neural Networks
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Sungkyunkwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Logistische Regression, Lineare Algebra, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Edge Impulse
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Bereitstellung, Datenvorverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Faltungsneuronale Netzwerke, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Digitale Signalverarbeitung, Datenanalyse, Feature Technik, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Eingebettete Software, Deep Learning, Eingebettete Systeme, Computer Programmierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verantwortungsvolle KI, Gesundheitspolitik, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Ethik im Gesundheitswesen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Deep Learning
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Healthcare Ethics, Health Informatics, Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning Software, Clinical Informatics, Statistical Machine Learning, Convolutional Neural Networks, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Electronic Medical Record System, Machine Learning Algorithms, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Data Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

EDHEC Business School
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Portfolio-Risiko, Investitionen, Text Mining, Rentabilität der Investition, Netzwerkanalyse, Datenvisualisierungssoftware, Web Scraping, Prädiktive Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Analyse sozialer Netzwerke, Finanzmarkt, Unstrukturierte Daten, Vermögensverwaltung, Finanzplanung, Portfolio Management, Risikomanagement, Investment Management, Finanzberichte
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Exploratory Data Analysis, Logistic Regression, Statistical Machine Learning, Model Evaluation, Supervised Learning, Decision Tree Learning, Probability & Statistics, Statistics, Machine Learning Software, Classification And Regression Tree (CART), Workflow Management, Predictive Modeling, Random Forest Algorithm, Feature Engineering, SAS (Software), Machine Learning, Applied Machine Learning
Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Responsible AI, Large Language Modeling, Data Ethics, Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence, Supervised Learning, Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Unsupervised Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Matplotlib, Datenvorverarbeitung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Explorative Datenanalyse, Text Mining, Daten bereinigen, Datenanalyse, Python-Programmierung, Modellevaluation, Datenmanipulation, Deep Learning
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden