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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


  • M

    Microsoft

    Bereiten Sie sich auf die DP-100: Datenwissenschaft auf Microsoft Azure Prüfung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Integration von Daten, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Microsoft Azure, Modell-Einsatz, Prädiktive Modellierung, Databricks, Verantwortungsvolle AI, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

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

  • I

    IBM

    Erste Schritte in der Front-End- und Web-Entwicklung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Web-Entwicklung, Web-Entwicklungs-Tools, Anwendungsentwicklung, Full-Stack Web-Entwicklung, Front-End-Webentwicklung, No-Code-Entwicklung, Web-Design, WordPress, Web-Anwendungen, Back-End-Webentwicklung, Content-Management-Systeme, Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX)

    ★ 4.6 (415) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado System

    Algorithmen, Datenerfassung und der Einstieg in den Code

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenerfassung, Computer Programmierung, Algorithmen, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Entwicklungsumgebung, Microsoft Entwicklungswerkzeuge, Computerprogrammierung, Programm-Entwicklung, Datenspeicherung, Datenerhebung, Computational Thinking, Microsoft Visual Studio, C (Programmiersprache), Grundsätze der Programmierung, C und C++

    ★ 4.6 (377) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • T

    Tecnológico de Monterrey

    Diseño instruccional para el aprendizaje activo

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Problem Solving, Education Software and Technology, Instructional Strategies, Digital pedagogy, Instructional Design, digital literacy, Educational Materials, Emerging Technologies, Innovation, Learning Strategies, Creative Problem-Solving, Open Mindset, Critical Thinking

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

  • C

    Commonwealth Education Trust

    Grundlagen des Lehrens für das Lernen: Lernende und Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Zusammenarbeit, Pädagogik, Menschliches Lernen, Lerntheorie, Entwicklung des Kindes, Arbeit mit Kindern, Kulturelle Vielfalt, Studentisches Engagement, Bildung und Ausbildung, Bildung und Entwicklung im Kindesalter, Unterricht, Substanzmissbrauch, Didaktische Strategien, Unterrichten, Formales Lernen

    ★ 4.7 (307) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Automatisierung für alle: Entfesselte technische Vorteile

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Digitale Transformation, Automatisierung von Geschäftsprozessen, No-Code-Entwicklung, IT-Automatisierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Arbeitsablauf-Management, Produktivitätssoftware, Prozess-Optimierung

    ★ 4.4 (29) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of California San Diego

    Zahlentheorie und Kryptographie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Arithmetik, Algorithmen, Verschlüsselung, Algebra, Cybersecurity, Kryptographische Protokolle, Kryptographie, Schlüsselverwaltung

    ★ 4.5 (609) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • K

    Knowledge Accelerators

    Datengestützte Entscheidungen mit Power BI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Business-Analytik, Datenwissenschaft, Datenvisualisierung, Microsoft 365, Datenumwandlung, Microsoft Excel, Interaktive Datenvisualisierung, Software zur Datenvisualisierung, Business Intelligence Software, Power BI, Datenmodellierung, Microsoft Büro, Datenanalyse, Erstellung des Dashboards, Microsoft Teams, Dashboard, Business Intelligence, Bereinigung von Daten, Präsentation der Daten, Daten importieren/exportieren, Microsoft Office

    ★ 4.3 (267) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Colorado Boulder

    Hochleistungsfähiges und paralleles Rechnen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Speicherverwaltung, Große Daten, Dateisysteme, Bash (Skriptsprache), Linux, Computer-Systeme, Hardware-Architektur, Daten importieren/exportieren, C++ (Programmiersprache), Skalierbarkeit, Datei-E/A, Verteiltes Rechnen, Shell-Skript, Cloud-Entwicklung, Computer-Plattformen, Betriebssysteme, Linux-Befehle, Kommunikationssysteme, Mikroarchitektur, C und C++

    ★ 3.8 (182) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • T

    The University of Tokyo

    Interaktive Computergrafik

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Benutzeroberfläche (UI) Design, Computerprogrammierung, Visuelle Gestaltung, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Technischer Entwurf, Digitales Design, Interaktionsdesign, Animationen, Grafische Werkzeuge, Computergestütztes Design

    ★ 4 (318) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Bewertung für das Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Software und Technologie für das Bildungswesen, Analytik, Datenzugang, Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernmanagement-Systeme, Daten-Ethik, Bewertung des Programms, Digitale Pädagogik

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

  • U

    University of Michigan

    Angewandtes unüberwachtes Lernen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Einbettungen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Qualität der Daten, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Erkennung von Anomalien, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Unstrukturierte Daten

    ★ 4.8 (6) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Bereiten Sie sich auf die DP-100: Datenwissenschaft auf Microsoft Azure Prüfung: Microsoft
  • Erste Schritte in der Front-End- und Web-Entwicklung: IBM
  • Algorithmen, Datenerfassung und der Einstieg in den Code: University of Colorado System
  • Diseño instruccional para el aprendizaje activo : Tecnológico de Monterrey
  • Grundlagen des Lehrens für das Lernen: Lernende und Lernen: Commonwealth Education Trust
  • Automatisierung für alle: Entfesselte technische Vorteile: Coursera
  • Zahlentheorie und Kryptographie: University of California San Diego
  • Datengestützte Entscheidungen mit Power BI: Knowledge Accelerators
  • Hochleistungsfähiges und paralleles Rechnen: University of Colorado Boulder
  • Interaktive Computergrafik: The University of Tokyo

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