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, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Explorative Datenanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Daten Präsentation, Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Kommunikation, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenvorverarbeitung, Datenethik, Modell-Bereitstellung, Klassifizierungsalgorithmen, Verantwortungsvolle KI, Produktlebenszyklus-Management, Daten bereinigen, Datenqualität, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellevaluation, Jupyter, Projektmanagement, Angewandtes maschinelles Lernen, Geschäftsbetrieb, Überwachtes Lernen, Datenvalidierung
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Machine Learning Library), Classification Algorithms, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Unsupervised Learning, Data Analysis
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Jenkins, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Federated Learning, Artificial Intelligence, Model Evaluation, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Klassifizierungsalgorithmen, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Microsoft Azure, Datenverarbeitung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Datenvisualisierung, Bildanalyse, Deep Learning
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Derivate, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Markov-Modell, Reinforcement Learning, Prädiktive Modellierung, Finanzhandel, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzmarkt, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Marktliquidität
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Classification Algorithms, Regression Analysis, Matplotlib, Feature Engineering, Time Series Analysis and Forecasting, Data Preprocessing, Jupyter, Image Analysis, Cloud Deployment, Scikit Learn (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Tensorflow, Amazon Web Services, Python Programming, Data Transformation, Logistic Regression, Machine Learning Methods, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Interaktive Datenvisualisierung, Statistische Modellierung, Plotly, Shiny (R-Paket), Daten Präsentation, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Explorative Datenanalyse, R-Programmierung, Statistisches maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rmarkdown, Statistische Analyse, Modellevaluation, Statistische Inferenz, Prädiktive Modellierung, GitHub, Datenvisualisierung, Statistische Hypothesentests
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvorverarbeitung, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Text Mining, Künstliche Intelligenz, Feature Technik, Modellevaluation, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Anwendungsentwicklung, Bildanalyse, Deep Learning
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Databricks, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Applied Machine Learning, PySpark, Data Preprocessing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Feature Engineering, Application Deployment, Model Evaluation, Real Time Data, Exploratory Data Analysis, Engineering
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, R-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Datenwrangling, Modellevaluation, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Feature Technik
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Wesleyan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen mit Entscheidungsbäumen, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Python-Programmierung, Modellevaluation, Prädiktive Analytik, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Data-Mining, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen