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: Model Evaluation, Model Training, Image Analysis, Model Optimization, Computer Vision, Model Deployment, Image Quality, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Deep Learning, Exploratory Data Analysis, Failure Analysis, Data Preprocessing, Workflow Management, AI Workflows, Data Transformation, Experimentation, Performance Analysis, Data Manipulation, Performance Metric
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Hosting, Load Balancing, Google Cloud Platform, Cloud Applications, Cloud Deployment, Cloud-Native Computing, Infrastructure As A Service (IaaS), Application Deployment, Cloud Infrastructure, Virtual Machines, Web Servers, Servers
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Cascading Style Sheets (CSS), Reaktionsfähiges Web-Design, Web-Design, Daten in Echtzeit, Benutzeroberfläche (UI), Hypertext Markup Language (HTML), HTML und CSS, Entwicklungsumgebung, Front-End-Webentwicklung, Benutzeroberfläche (UI) Design, Web-Design und Entwicklung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Javascript, Benutzerfreundliches Design, Web-Entwicklung, Web-Anwendungen, Web-Entwicklungs-Tools, Microsoft Visual Studio
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung von Umfragen, UI/UX-Forschung, Benutzerzentriertes Design, Unterrichten, Digitale Pädagogik, Online-Werbung, Studentisches Engagement, Instruktionsdesign, Benutzerfreundliches Design, Menschenzentriertes Design, Unterricht, Lernstile, Video-Produktion, Virtuelle Realität, Software und Technologie für das Bildungswesen, Virtuelle Umgebung, Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX)
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: OAuth, Unit Testing, Apache Airflow, Fine-tuning, Model Evaluation, Data Validation, API Design, Test Driven Development (TDD), Data Integrity, Extract, Transform, Load, Model Training, Multimodal Prompts, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), OpenAI API, Data Presentation, Hugging Face, Token Optimization, CI/CD, Tensorflow
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Risk Management, International Finance, Derivatives, Futures Exchange, Credit Risk, Financial Market, Blockchain, Hedge Accounting, FinTech, Financial Analysis, Digital Assets, Market Dynamics, Economics, Business, Emerging Technologies, Arbitration
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python Programming, Algorithms, Data Structures
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Commercial Banking, Banking, Retail Banking, Banking Services, Financial Inclusion, Commercial Lending, Bank Regulations, Customer Relationship Building, Customer Analysis, Consumer Lending, Financial Regulation, Customer Relationship Management, Financial Services, Financial Industry Regulatory Authorities, Case Studies, Customer Complaint Resolution, Competitive Analysis, Relationship Management, Regulatory Compliance, Technology Strategies
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Security, Mobile Security, Model Deployment, Mobile Development, Continuous Monitoring, Application Security, Threat Modeling, System Monitoring, Encryption, Threat Management, Security Management, Threat Detection, Program Implementation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Credit Risk, Derivatives, Risk Modeling, Case Studies, Financial Analysis, Risk Analysis, Financial Modeling, Securities (Finance), Portfolio Risk, Financial Market, Risk Management, Capital Markets, General Finance, Mathematical Modeling, Correlation Analysis, Probability
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Scalability, Performance Measurement, Performance Analysis, Simulations, Algorithms, Performance Metric, Simulation and Simulation Software, Complex Problem Solving, Theoretical Computer Science, Python Programming, Data Structures, Software Engineering
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesenprüfung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Daten in Echtzeit, Erkennung von Anomalien, Unüberwachtes Lernen, Modell-Optimierung, Kontinuierliche Überwachung, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Erkennung von Bedrohungen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Systemüberwachung, Trendanalyse, Überwachung von Ereignissen, Bewertung des Modells, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen