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.

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Reinforcement Learning, Medizinische Bildgebung, Python-Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Logistische Regression, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Bildanalyse, Deep Learning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenzugang, Statistische Methoden, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Anomalie-Erkennung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellevaluation, Statistische Inferenz, Logistische Regression, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Statistische Hypothesentests
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Generative Adversarial Networks (GANs), Retrieval-Augmented Generation, Data Collection, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Hugging Face
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Kontinuierliche Bereitstellung, Fehlersuche, Datenvorverarbeitung, Modell-Bereitstellung, Kontinuierliche Überwachung, Modellevaluation, Feature Technik, Daten-Pipelines, Datenqualität, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Datenvalidierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Fehlersuche, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Umarmendes Gesicht, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Leistungsoptimierung, Einbettungen, Computervision, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Datenanalyse, Erhebung von Daten, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, KI-Workflows, Generative KI, Cloud-Infrastruktur, Modell-Bereitstellung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Tensorflow, Künstliche Intelligenz, Überwachtes Lernen, Google Cloud-Platform, Big Data, Schnelles Engineering
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Logistic Regression, Deep Learning, Probability Distribution, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning Methods, Machine Learning, Agentic systems, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms, Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanagement, Modell-Bereitstellung, Verantwortungsvolle KI, Big Data, Explorative Datenanalyse, Microsoft Azure, AWS SageMaker, Datenanalyse, Umarmendes Gesicht, Cloud Computing, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Python-Programmierung, Containerisierung, DevOps, Datenmanipulation, GitHub, Pandas (Python-Paket), NumPy, Cloud-Bereitstellung
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

O.P. Jindal Global University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Matplotlib, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Modellevaluation, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Pandas (Python-Paket), NumPy, Einbettungen, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Datenvorverarbeitung, Algebra, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Python-Programmierung, NumPy, Methoden des Maschinellen Lernens, Fortgeschrittene Mathematik, Mathematische Modellierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen