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.

Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Jupyter, Reinforcement Learning, Überwachtes Lernen, NumPy, Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Daten-Ethik, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Unüberwachtes Lernen
★ 4.9 (39.346) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, LLM-Bewerbung, Künstliche Intelligenz, Verifizierung und Validierung, KI-gestützte Kreativität, Verantwortungsvolle AI, Datenerfassung, Verwaltung von Dokumenten, Das Risiko, Ideenfindung, Präsentation der Daten, AI-Förderung, AI-Arbeitsabläufe, Datenvisualisierung, Multimodale Aufforderungen, Generative KI, Prompt-Muster, Schnelles Engineering, Bewertung des Modells, ChatGPT
★ 4.8 (9466) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Modeling, Stakeholder Engagement, Dashboard, Business Intelligence, Tableau Software, Extract, Transform, Load, Data Warehousing, Database Systems, Interactive Data Visualization, Data Visualization, Data Pipelines, Interviewing Skills, Business Process, Business Analysis, Database Design, Data Mart, Applicant Tracking Systems, Data Analysis, SQL, Stakeholder Communications
★ 4.8 (9488) · Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Feinabstimmung, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Modell Ausbildung
★ 4 (40) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI-Agenten, OpenAI, Selbstbedienungstechnologien, Jupyter, OpenAI-API, LLM-Bewerbung, AI-Arbeitsabläufe, Prompt-Muster, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, ChatGPT
★ 4.7 (364) · Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Microsoft Azure, Cloud-Bereitstellung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, No-Code-Entwicklung, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Software für maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz
★ 4.5 (834) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Excel, Spreadsheet Software, Data-Driven Decision-Making, Strategic Decision-Making, Microsoft Office
★ 4.7 (524) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Analytics, Web Analytics and SEO, Statistical Reporting, Data-Driven Marketing, Analytics, Data Analysis, User Accounts
★ 4.4 (1530) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontext Technik, KI-Kenntnisse, Prompt Engineering Tools, Verantwortungsvolle AI, Multimodale Aufforderungen, Prompt-Muster, Schnelles Engineering
★ 4.8 (4401) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Pandas (Python Package), Plot (Graphics), NumPy, Data Cleansing, Data Structures, Scientific Visualization, Data Visualization Software, Predictive Analytics, Data Visualization, Statistical Visualization, Debugging, Data Presentation, Data Manipulation, Code Reusability, Object Oriented Programming (OOP), Python Programming, Simulations, Predictive Modeling, Data Analysis
★ 4 (111) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Interactive Data Visualization, Statistics, Descriptive Statistics, Logistic Regression, Decision Tree Learning, Advanced Analytics, Probability & Statistics, Probability Distribution, Statistical Inference, Applied Machine Learning, Data-Driven Decision-Making, Supervised Learning, Workflow Management, Statistical Methods, Statistical Modeling, Data Cleansing, Data Structures, Interviewing Skills, NumPy, Professional Development
★ 4.8 (12.649) · Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Model Training, Data Cleansing, Model Optimization, Quality Assurance, Fine-tuning, Quality Assessment, Packaging and Labeling, Verification And Validation, Unsupervised Learning, Data Integrity, AI Workflows, Data Pipelines
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen