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: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Daten importieren/exportieren, Datenvorverarbeitung, ChatGPT, Python-Programmierung, Tensorflow, Methoden des Maschinellen Lernens, Leistungsoptimierung, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Predictive Modeling, Regression Analysis, Decision Tree Learning, Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Exploratory Data Analysis
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Deep Learning, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Python-Programmierung, Lineare Algebra, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Infinitesimalrechnung, Überwachtes Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenverarbeitung, Computervision, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Deep Learning, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Python-Programmierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, NumPy, Pandas (Python Package), Applied Machine Learning, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Visualization, Supervised Learning, Feature Engineering, Machine Learning, Natural Language Processing, Machine Learning Algorithms, Text Mining, Data Manipulation, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Data Preprocessing, Classification Algorithms
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Import/Export, Model Evaluation, No-Code Development, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Data Pipelines, Data Manipulation, Data Preprocessing, Machine Learning, Time Series Analysis and Forecasting
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Data Analysis, Data Import/Export, Google Cloud Platform, Model Evaluation, Decision Tree Learning, Exploratory Data Analysis, Machine Learning, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Statistical Visualization, Responsible AI
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Risikominderung, Verantwortungsvolle KI, Robotik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Geschäftslogik
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

EDHEC Business School
Kompetenzen, die Sie erwerben: Portfolio-Risiko, Maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Investment Management, Informatik, Jupyter, Unüberwachtes Lernen, Vermögensverwaltung, Überwachtes Lernen, Prädiktive Analytik, Portfolio Management, Finanzmarkt, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzplanung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Deployment, Feature Engineering, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Cleansing, Supervised Learning, Data Transformation, Model Evaluation, Data Quality
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistik, Statistische Analyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Statistische Inferenz, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Python-Programmierung, Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, Data-Mining
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Daten bereinigen, Klassifizierungsalgorithmen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, Datenvisualisierung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden