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.

Total Seminars
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Deployment, Virtualization, Cloud Computing, Virtualization and Virtual Machines, Wireless Networks, Hardware Troubleshooting, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), System Configuration, Emerging Technologies, Computer Hardware, Mobile Development, Augmented Reality, iOS Development, Apple iOS, Android (Operating System), IT Service Management
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: GitHub Copilot, Responsible AI, Cloud Development, Image Analysis, Anomaly Detection, Prompt Engineering, Microsoft Azure, Cloud Storage, Data Storage, Prompt Patterns, Cloud Applications, Software Development, Text Mining, Unsupervised Learning, Cloud Deployment, Data Storage Technologies, Natural Language Processing, Computer Vision, Cloud Computing, Machine Learning
★ 4.4 (756) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Politecnico di Milano
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Hardware-Architektur, Unüberwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Cloud-Plattformen, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rechtliches Risiko, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Reinforcement Learning, Tiefes Lernen, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Geistiges Eigentum, Soziale Auswirkungen, Künstliche neuronale Netze
★ 4.6 (851) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Computer Programmierung, Transfer Learning, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Datenvalidierung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Bayessches Netz, Validierung von Daten, Überwachtes Lernen, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Generative Modellarchitekturen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative KI, Autokodierer, Bildanalyse, Tensorflow, Bayessche Statistik, Auto-Kodierer, Modellevaluation, Daten-Pipelines, Computerprogrammierung
★ 4.8 (722) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Rutgers the State University of New Jersey
Kompetenzen, die Sie erwerben: Betrieb, Fertigungsverfahren, Qualitätsverbesserung, Lieferkette, Schlanke Methodologien, Operative Effizienz, Inventarverwaltungssystem, Prozessverbesserung, Prozessverbesserung und -optimierung, Lean Six Sigma, Inventarverwaltung, Kanban-Prinzipien, Bestandskontrolle, Betriebsführung, Six Sigma-Methodik, Operations Management, Prozess-Optimierung, Produktionsprozess, Logistik
★ 4.8 (4333) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Wissenschaftliche Methoden, Psychologie, Experimentieren, Menschliches Lernen, Wissenschaft und Forschung, Biologie, Nonverbale Kommunikation, Forschung, Lerntheorie, Ausbildungsprogramme, Bildung und Ausbildung, Anthropologie
★ 4.7 (4711) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Große Daten, SQL, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Google Cloud-Plattform
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Minnesota
Kompetenzen, die Sie erwerben: Persönliche Entwicklung, Kognitive Flexibilität, Innovation, Anpassungsfähigkeit, Brainstorming, Problemlösung, Kreativität, Kreative Problemlösung, Kreatives Denken, Persistenz
★ 4.4 (2434) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Princeton University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Java Programmierung, Java, Computer Programmierung, Java-Programmierung, Algorithmen, Programm-Entwicklung, Objektorientierter Entwurf, Objektorientierte Programmierung (OOP), Daten-Strukturen, Theoretische Informatik, Simulationen, Datei-E/A, Informatik, Wiederverwendbarkeit von Code, Computational Thinking, Computerwissenschaft, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung, Animationen
★ 4.7 (1363) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Gesundheitsinformatik, Medizinische Aufzeichnungen, Unstrukturierte Daten, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Methoden des maschinellen Lernens, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitspflege, Data Mining, Bewertung des Modells, Gesundheitssysteme, Daten-Ethik, Ethik im Gesundheitswesen, Klinische Forschung, Modell-Einsatz, Feature Technik, Verwaltung klinischer Daten, Technische Merkmale, Modellevaluation, Managed Care, Pharmazeutika
★ 4.7 (2549) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Rice University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Programm-Entwicklung, Datenanalyse, Algorithmen, Wahrscheinlichkeit, Animation und Spieldesign, Objektorientierte Programmierung (OOP), Bioinformatik, Daten-Strukturen, Theoretische Informatik, Entwicklung von Videospielen, Computational Thinking, UI-Komponenten, Anwendungsentwicklung, Kombinatorik, Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Ereignisgesteuerte Programmierung, Interaktives Design
★ 4.8 (4091) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Netzarchitektur, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Tiefes Lernen, Reinforcement Learning, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Lineare Algebra, Feature Technik, Pseudocode, Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze
★ 4.8 (848) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate