Kurse in Künstlicher Intelligenz (KI) können Ihnen helfen, zentrale Konzepte wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und einfache Modelle zur Vorhersage kennenzulernen. Sie können Fähigkeiten im Umgang mit Daten, Bewertungsmethoden und im Verständnis von KI-Verhalten aufbauen. Viele Kurse führen in Werkzeuge wie Python-Bibliotheken oder No-Code-Plattformen ein, mit denen Sie KI-Anwendungen ausprobieren können.

Universidades Anáhuac
Kompetenzen, die Sie erwerben: ChatGPT, Responsible AI, Generative AI, AI Integrations, Digital pedagogy, AI literacy, Artificial Intelligence, AI Personalization, Prompt Engineering, Natural Language Processing
★ 4.9 (721) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Bewertung der Patienten, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Diagnostische Tests, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Computer Vision, Diagnostische Radiologie, Statistisches maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Radiologie, Medizinische Bildgebung, Bildanalyse, Prädiktive Modellierung, Risikomodellierung
★ 4.7 (2068) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

AI CERTs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Data Ethics, PyTorch (Machine Learning Library), Model Training, Telecommunications, Tensorflow, Internet Of Things, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Emerging Technologies, Generative AI, Wireless Networks, Network Performance Management, Digital Communications, Generative AI Agents, Network Architecture, Network Protocols, Computer Networking, System Design and Implementation, Communication
★ 4.4 (14) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Cloud Infrastructure, Hardware Architecture, Model Optimization, Microarchitecture, Model Training, Performance Tuning, AI Workflows, Computer Architecture, Artificial Intelligence, Computing Platforms, Cloud Deployment
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, GitHub Copilot, LangChain, LLM Application, Emerging Technologies, AI Orchestration, AI Workflows, AI Security, OpenAI, AI Integrations, ChatGPT, AI literacy, Responsible AI, Artificial Intelligence, General Networking, Cybersecurity, Network Administration, Software Development, Quantum computing
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Überwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Computer Vision, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Klassifizierungsalgorithmen, Entscheidungsbaum-Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Prädiktive Modellierung
★ 4.9 (14) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Dr. Jonathan Reichental
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Governance, Data Management, Governance, Data Ethics, Data Quality, Data Dictionary, Governance Risk Management and Compliance, Data Modeling, Data Integrity, Data Security, General Data Protection Regulation (GDPR), Responsible AI, Information Privacy, Risk Management, Data Transformation, Regulatory Compliance, Data Science, Data Pipelines, Cyber Security Policies, Cybersecurity
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, IBM Kognos-Analytik, Web-Scraping, Erstellung des Dashboards, Datenanalyse, SQL, Microsoft Excel, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung, Plotly, Plot (Grafiken), IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Excel-Formeln, Python-Programmierung, Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Präsentation der Daten, Daten-Storytelling, Software zur Datenvisualisierung, Professionelle Netzwerkarbeit
★ 4.6 (98.775) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Virginia Darden School Foundation
Kompetenzen, die Sie erwerben: Strategisches Denken, Digitale Transformation, Cloud Computing, Generative KI, Geschäftsstrategie, Große Daten, Architektur des Cloud Computing, Cloud-Dienste, Datenwissenschaft, Verantwortungsvolle AI, Cloud-Sicherheit, Datenwrangling, Präsentation der Daten, Unternehmensstrategie, Cloud-Infrastruktur, Cloud-Plattformen, Analyse der Wettbewerber, Daten-Storytelling, Cloud-Technologien, Umwandlung von Unternehmen, Cloud-Bereitstellung
★ 4.7 (51.295) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Cloud Computing, Generative KI, Data Mining, Große Daten, Architektur des Cloud Computing, Datenkompetenz, Cloud-Dienste, Datenwissenschaft, Business, Cloud-Sicherheit, Verantwortungsvolle AI, Datenverarbeitung, Generative Modellarchitekturen, Cloud-Plattformen, Cloud-Technik, Cloud-Technologien, LLM-Bewerbung, Cloud-Infrastruktur, Cloud-Bereitstellung
★ 4.7 (106.726) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, NumPy, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Feature Technik, Algorithmen, Überwachtes Lernen, Jupyter, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Prädiktive Modellierung
★ 4.9 (32.387) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Markov-Modell, Künstliche Intelligenz, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Algorithmen, Überwachtes Lernen, Agentische Systeme, Entwicklung von Systemen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Architektur der Lösung, Technische Merkmale, Stichproben (Statistik), Simulationen
★ 4.7 (3588) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate