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: MLOps (Machine Learning Operations), Model Deployment, Google Cloud Platform, Cloud Management, DevOps, Application Lifecycle Management, Devops Tools, AI Workflows, Applied Machine Learning, Cloud Deployment, Automation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Georgia Institute of Technology
Kompetenzen, die Sie erwerben: Schreiben, Mündliche Äußerung, Öffentliches Reden, Web-Inhalt, Kulturelle Vielfalt, LinkedIn, Interviewing-Fähigkeiten, Verkaufspräsentation, Verkaufspräsentationen, Business Schreiben, Englische Sprache, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Geschäftskorrespondenz, Business-Kommunikation, Inhalt der sozialen Medien, Berufliche Entwicklung, Geschäftliches Schreiben, Telefonische Fertigkeiten, Professionelle Netzwerkarbeit, Kulturelle Sensibilität, Präsentationen
★ 4.7 (27.184) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Entscheidungsintelligenz, Modell Ausbildung, Graphentheorie, Unüberwachtes Lernen, Netzwerk-Modell, Markov-Modell, Statistische Inferenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Bayessches Netz, Netzwerkanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsunterstützende Systeme, Methoden des maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Statistische Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen
★ 4.6 (1549) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Kontext Technik, Dokumentenverwaltung, Künstliche Intelligenz, Kritisches Denken, Bericht schreiben, Verwaltung von Dokumenten, Prompt-Muster, AI-Personalisierung, Ideenfindung, Zeitleisten, Datenvisualisierung, Geschäftskorrespondenz, Lösung Design, Generative KI, KI-gestützte Kreativität, Prompt Engineering Tools, KI-Kenntnisse, Komplexe Problemlösung, Grafische Darstellung, LLM-Bewerbung
★ 4.8 (7176) · Anfänger · Spezialisierung · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Netzarchitektur, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Bildqualität
★ 4.3 (1435) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kommunikation, Schreiben, Präzision, Business Schreiben, Sprachkompetenz, Mündliche Äußerung, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Interviewing-Fähigkeiten, Rapportbildung, Rekrutierung, Geschäftliches Schreiben, Arbeitsplatzanalyse, Sprachen lernen, Geschäftskorrespondenz, Englische Sprache, Mehrsprachigkeit, Professionalität, Soziale Kompetenzen, Professionelle Netzwerkarbeit, Vokabeln
★ 4.8 (16.988) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Generative Model Architectures, LLM Application, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Reinforcement Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Model Training, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Unstructured Data, Model Evaluation, Dimensionality Reduction, Model Optimization
★ 4.7 (66) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative adversarische Netze (GANs), Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Verteiltes Rechnen, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Computer Vision, Visualisierung (Computergrafik), Bewertung des Modells, Generative Modellarchitekturen, Tiefes Lernen, Tensorflow, Bildanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Autokodierer, Generative KI, Auto-Kodierer, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze
★ 4.8 (1690) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Analytik, Erweiterte Analytik, Vorverarbeitung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Unternehmensanalyse, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Business Analyse, Business-Analytik
★ 4.6 (41) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Calculus, Machine Learning Methods, NumPy, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Tensorflow, Python Programming, Derivatives, Development Environment
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, LangChain, LLM Application, Natural Language Processing, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Embeddings, Deep Learning, Generative AI, Fine-tuning, Artificial Intelligence, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Machine Learning, Model Optimization, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Training, Feature Engineering, Statistical Methods, Responsible AI, Analysis, Model Optimization, Predictive Analytics, Applied Machine Learning, Data Analysis, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Data Science, Data Visualization, Machine Learning Algorithms, Python Programming, Data Management
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen