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, MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Continuous Monitoring, Model Optimization, Model Deployment
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Stakeholder Engagement, Adaptability, Project Management Institute (PMI) Methodology, Stakeholder Management, Project Management, Initiative and Leadership, Stakeholder Analysis, Project Management Life Cycle, Process Development, Agile Project Management, Organizational Leadership, Project Performance, Team Leadership, Team Performance Management, Project Risk Management, Project Controls, Quality Improvement, Process Improvement, Process Management, Project Planning
★ 4.7 (44) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerksicherheit, Netzwerkverwaltung, Netzwerk-Protokolle, Firewall, Netzarchitektur, Netzinfrastruktur, TCP/IP, Intrusion Detection und Prävention, Drahtlose Netzwerke, OSI-Modelle, System-Konfiguration, Sicherheitskontrollen, Telekommunikation, Proxy-Server
★ 4.6 (38) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

The Chinese University of Hong Kong
Kompetenzen, die Sie erwerben: Language Interpretation, Translation, and Studies, Liberal Arts, Language Learning, Language Competency, Literacy
★ 4.9 (44) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Natural Language Processing, Embeddings, Model Optimization, Data Ethics, Responsible AI, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Machine Learning, Artificial Intelligence, Classification Algorithms
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Adobe Firefly, Visual Storytelling, AI powered creativity, Storyboarding, Adobe Express, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Responsible AI, Collaborative Software, Creativity, AI literacy, Adobe Creative Cloud, Prompt Engineering Tools, Generative AI, Adobe Photoshop, Adobe Illustrator, Creative Design, Storytelling, Branding, Content Development and Management
★ 4.8 (46) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Überwachung, Jagd auf Cyber-Bedrohungen, Cyber-Angriffe, Reaktion auf Vorfälle, Cybersecurity, Cloud-Sicherheit, Überwachung von Ereignissen, Google Cloud-Plattform, Aufbewahrung von Aufzeichnungen, Wiederherstellung im Katastrophenfall, Sicherheitsmanagement, IT-Automatisierung, Management von Computersicherheitsvorfällen, Systemüberwachung, Erkennung von Bedrohungen, Management von Zwischenfällen, Management von Bedrohungen, Cyber-Operationen, Problem-Management, Intrusion Detection und Prävention
★ 3.8 (37) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Abruf-erweiterte Erzeugung, Generative AI-Agenten, Abfragesprachen, SQL, Modellierung großer Sprachen, OpenAI-API, LangChain, Verarbeitung natürlicher Sprache, KI-Orchestrierung, Werkzeuganrufe, LLM-Bewerbung, OpenAI
★ 4.5 (54) · Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

28DIGITAL
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Innovation, Algorithmen, AI-Personalisierung, Systemanforderungen, Bewertung des Modells, Entwurf von Systemen, Daten-Ethik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Leistungsoptimierung
★ 4.3 (43) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Bildanalyse, Klassifizierungsalgorithmen
★ 4.8 (54) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embedded Software, Embedded Systems, Peripheral Devices, C (Programming Language), System Programming, Program Development, Hardware Architecture, Data Structures, Debugging, Development Environment, C and C++, Performance Tuning, Integrated Development Environments
★ 4.6 (49) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Electronic Systems, Electronic Hardware, Electronics, Hardware Design, Electronics Engineering, Electrical and Computer Engineering, Microarchitecture, Electrical Engineering, Computer Architecture, Schematic Diagrams, Semiconductors, Electronic Components, Diagram Design, Low Voltage, Simulation and Simulation Software, Computational Logic, Verification And Validation, Software Installation
★ 4.5 (39) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen