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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Deep Learning, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Überwachtes Lernen, NumPy, Maschinelles Lernen, Datenethik, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      34.698 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Generative KI, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Reinforcement Learning, Statistische Analyse, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Statistische Hypothesentests, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Inferenz

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3202 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, NumPy, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, A/B-Tests, Bayessche Statistik, Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit, Angewandte Mathematik, Methoden des Maschinellen Lernens, Infinitesimalrechnung, Statistisches maschinelles Lernen, Jupyter, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Lineare Algebra, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Hypothesentests

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2798 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), NumPy, Feature Technik, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Jupyter, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      29.189 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, AWS SageMaker, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      776 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Fortgeschrittene Mathematik, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Python-Programmierung, Feature Technik, Jupyter, Datenverarbeitung, Statistik, Derivate, Dimensionalitätsreduktion, Infinitesimalrechnung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Washington

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Computervision, Regressionsanalyse, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Statistisches maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Data-Mining, Text Mining, Bayessche Statistik, Bildanalyse

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Maschinelles Lernen in der Produktion

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Bereitstellung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenüberprüfung, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Maschinelles Lernen, Datenqualität, Daten-Pipelines, Kontinuierliche Überwachung, Bereitstellung von Anwendungen, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Fehlersuche

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3284 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Einführung in maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Medizinische Bildgebung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3739 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Einführung in maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Modellierung, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenzugang, Anomalie-Erkennung, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Statistische Analyse, Überwachtes Lernen, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenverarbeitung, Statistische Inferenz, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Hypothesentests, Datenanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen)

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3000 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of London

      Maschinelles Lernen für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Computervision, Überwachtes Lernen, Erhebung von Daten, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Feature Technik

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3482 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…439

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
    • IBM Maschinelles Lernen: IBM
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Maschinelles Lernen: University of Washington
    • Maschinelles Lernen in der Produktion: DeepLearning.AI
    • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Machine Learning

    Legen Sie zunächst Ihre Ziele fest - ob Sie die Grundlagen des maschinellen Lernens erforschen, sich berufsrelevante Fähigkeiten aneignen oder sich auf eine Rolle in der KI oder Datenwissenschaft vorbereiten möchten.

    • Wenn Sie eine klassische, mathematisch fundierte Grundlage suchen, versuchen Sie Supervised Machine Learning von Andrew Ng (Stanford).
    • Möchten Sie einen anfängerfreundlichen und modernen Kurs? Dann sollten Sie sich das Buch Machine Learning - Modern Computer Vision \& Generative AI von Packt ansehen.
    • Für angewandtes maschinelles Lernen mit echten Tools sollten Sie das IBM Machine Learning Professional Certificate in Betracht ziehen, das Python, Scikit-Learn und praktische Übungen umfasst.‎

    Diese einsteigerfreundlichen Kurse vermitteln grundlegende Konzepte, ohne dass tiefgreifende Vorkenntnisse in Mathematik oder Programmierung erforderlich sind:

    • Maschinelles Lernen für jedermann - Bietet einen nichttechnischen Überblick über ML und seine realen Anwendungen.
    • AI For Everyone - Dieser Kurs ist zwar nicht ML-spezifisch, hilft den Lernenden aber zu verstehen, wie ML in die breitere AI-Landschaft passt.
    • Spezialisierung auf maschinelles Lernen (Kurs 1) - Beginnt mit überwachtem Lernen mit Python, keine ML-Vorkenntnisse erforderlich.‎
    • Ein Kurs deckt ein bestimmtes ML-Thema ab - z. B. Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Reinforcement Learning.
    • Eine Spezialisierung umfasst mehrere Kurse, um strukturiertes Wissen aufzubauen - wie die Machine Learning-Spezialisierung, die überwachte, unüberwachte und fortgeschrittene Techniken lehrt.
    • Ein berufsbezogenes Zertifikat bereitet Sie mit durchgängigen Schulungen, Tools und Projekten auf Ihre berufliche Tätigkeit vor, z. B. das IBM Machine Learning Certificate oder das AI Engineering Certificate.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch maschinelles Lernen. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Das maschinelle Lernen ist ein Gebiet der künstlichen Intelligenz, bei dem Computersysteme erstellt werden, die ohne menschliches Eingreifen von Daten lernen können. Bei diesen leistungsfähigen Verfahren werden ausgefeilte Analysemodelle erstellt, die zum Erkennen von Mustern in einem speziellen Dataset 'trainiert' werden, bevor sie diese Muster auf immer mehr Daten anwenden. Dabei wird die Leistung ohne weiteres Eingreifen stetig verbessert.

    Beispielsweise ermöglicht maschinelles Lernen immer genauere Bilderkennungsalgorithmen. Menschliche Programmierer stellen z. B. einen relativen kleinen Satz aus Bildern bereit, die als 'Autos' oder 'keine Autos' bezeichnet sind und wenden die Algorithmen dann auf sehr viel mehr Bilder an, um davon zu lernen. Die im maschinellen Lernen normalerweise verwendeten iterativen Algorithmen sind zwar nicht neu, aber dank der Rechenleistung der modernen Computersysteme kann diese Art der Datenanalyse schneller als je zuvor effektiv arbeiten. ‎

    Maschinelles Lernen ist in gewisser Weise ein hybrides Gebiet, eine Schnittmenge aus Informatik, Data Science sowie Algorithmen und mathematischer Theorie. Im Hinblick auf Informatik benötigen Ingenieure für maschinelles Lernen und andere Experten in diesem Bereich in der Regel ausgeprägte Kenntnisse der Softwareentwicklung, von Grundlagen wie Programmierkompetenzen bis hin zu allgemeiner Vertrautheit mit Systemdesignprinzipien.

    Kenntnisse der Data Science-Konzepte sind ebenfalls wichtig, insbesondere Fähigkeiten in der Datenmodellierung und -auswertung, um sicherzustellen, dass die Algorithmen korrekt funktionieren und mit der Zeit akkurater und nicht weniger akkurat werden. Da das maschinelle Lernen zudem stark von den zugrunde liegenden Statistik- und Wahrscheinlichkeitsprinzipien abhängig ist, kann auch ein solider Hintergrund in Mathematik von unschätzbarem Wert sein. ‎

    Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens können Türen zu zahlreichen gefragten Positionen in Technologie und Forschung öffnen, darunter:

    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Datenwissenschaftler
    • AI-Forschungswissenschaftler
    • Robotik-Ingenieur
    • Quantitativer Analyst im Finanzwesen
    • Software-Entwickler mit Spezialisierung auf KI
    • Fachleute in diesen Rollen nutzen Techniken des maschinellen Lernens, um innovative Lösungen zu entwickeln, die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu verbessern und die Grenzen der künstlichen Intelligenz zu erweitern.

    Finden Sie heraus, welche Rolle im Bereich des maschinellen Lernens am besten zu Ihnen passt, indem Sie an unserem Karriere-Quiz teilnehmen!‎

    Online-Lernalgorithmen sind Methoden des maschinellen Lernens, bei denen die Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, wenn neue Daten eintreffen, anstatt auf einem festen Datensatz zu trainieren. Sie sind nützlich für Echtzeitanwendungen wie Betrugserkennung oder Empfehlungssysteme. Sie können diese Konzepte in Kursen wie Machine Learning von der Stanford University auf Coursera erkunden, in denen grundlegende Techniken für adaptive Modelle vorgestellt werden.‎

    Beim maschinellen Lernen liegt der Schwerpunkt auf der Erkennung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und nicht nur von Korrelationen. Sie wird in Bereichen wie Gesundheitswesen, Wirtschaft und Politik eingesetzt, um zuverlässigere Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen. Kurse wie A Crash Course in Causality: Inferring Causal Effects from Observational Data von der University of Pennsylvania auf Coursera bieten eine gute Einführung in diese Methoden.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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