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Maschinelles Lernen Kurse

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.

Beliebte Maschinelles Lernen Kurse & Zertifikate


  • E

    Edureka

    Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Methoden des maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung

    3,3
    Bewertung, 3,3 von 5 Sternen
    ·
    33 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • L

    LearnQuest

    Machine Learning for Supply Chains

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Model Evaluation, Data Preprocessing, Operations Research, Model Training, NumPy, Demand Planning, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Trend Analysis, Data Visualization, Machine Learning, Data Science, Data Analysis

    3,4
    Bewertung, 3,4 von 5 Sternen
    ·
    86 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • L

    LearnQuest

    No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Data Storytelling, Data Presentation, Data Analysis, Model Evaluation, Interactive Data Visualization, No-Code Development, Market Data, Business Analytics, Data Science, Model Training, Model Deployment, Model Optimization, Applied Machine Learning, Data Ethics, Dashboard Creation, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Visualization

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • M

    MathWorks

    Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Validierung von Daten, Statistisches maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Datenvalidierung, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Matlab, Methoden des maschinellen Lernens, Feature Technik, Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    120 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Alberta

    Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Architektur der Lösung, Stichproben (Statistik), Simulationen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Entwicklung von Systemen, Modellevaluation, Entscheidungsintelligenz, Modell Ausbildung, Algorithmen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Agentische Systeme, Feature Technik, Technische Merkmale, Markov-Modell

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3588 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Automatisierung, Daten importieren/exportieren, Plot (Grafiken), Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Datenvorverarbeitung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    265 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • M

    McMaster University

    Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Stressbewältigung, Aufbau von Beziehungen, Lebenslanges Lernen, Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit, Offene Denkweise, Lernstrategien, Persönliche Entwicklung, Wachstumsorientiertheit, Die Bereitschaft zu lernen, Berufliche Entwicklung, Überwindung von Hindernissen, Produktivität, Digitale Pädagogik, Geistige Konzentration, Mentorschaft

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    13.210 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    G

    Google Cloud

    Introduction to Generative AI Learning Path

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, LLM Application, Google Gemini, AI literacy, Deep Learning, Stakeholder Analysis

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    14.315 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • U

    University of California San Diego

    Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Django (Web-Framework), Modell-Einsatz, Web-Anwendungen, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Datenmanipulation, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Web-Frameworks, Bereinigung von Daten, Flask (Web-Framework), Datenvorverarbeitung

    3,6
    Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
    ·
    54 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Random Forest Algorithm, Data Transformation, Machine Learning Methods, Model Training, Predictive Modeling, Regression Analysis, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Performance Measurement

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    28 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    Azure ML Bootcamp: Machine Learning on the Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Model Deployment, Model Evaluation, Model Optimization, Generative Model Architectures, Feature Engineering, Model Training, Machine Learning Methods, Microsoft Azure, Applied Machine Learning, Machine Learning, Azure DevOps Pipelines, Data Processing, Large Language Modeling, Cloud Deployment, Machine Learning Software, Data Cleansing, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, AI Workflows

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Georgia Institute of Technology

    Maschinenkonstruktion Teil I

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Problemlösung, Maschinenwesen, Bauingenieurwesen, Biomedizinische Technik, Technische Berechnungen, Mechanik, Technik, Fehleranalyse, Mechanische Konstruktion, Werkstoffkunde, Strukturelle Analyse, Technische Analyse

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    2217 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

1…151617…754

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

  • Grundlagen des Maschinellen Lernens und NLP: Edureka
  • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
  • No-Code Machine Learning and Data Science for Everyone: LearnQuest
  • Prädiktive Modellierung und maschinelles Lernen mit MATLAB: MathWorks
  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • Erkennung von Fake News mit maschinellem Lernen: Coursera
  • Mindshift: Überwinden Sie Lernhindernisse und entdecken Sie Ihr verborgenes Potenzial: McMaster University
  • Introduction to Generative AI Learning Path: Google Cloud
  • Einsatz von Modellen für maschinelles Lernen: University of California San Diego
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 2: Coursera

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