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    D
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    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsbaum-Lernen, Modellevaluation, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungsalgorithmen, Tiefes Lernen, Prädiktive Modellierung, Daten-Ethik, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Reinforcement Learning, Vorverarbeitung von Daten, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Jupyter, Feature Technik, NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung, Tensorflow, Transfer Learning

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    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    U

    University of Washington

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsbaum-Lernen, Bayessche Statistik, Data Mining, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Statistische Modellierung, Bildanalyse, Künstliche Intelligenz, Logistische Regression, Klassifizierungsalgorithmen, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Feature Technik, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung

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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    O

    O.P. Jindal Global University

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Bildanalyse, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Regressionsanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Matplotlib, Einbettungen, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Tensorflow

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    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Kalkulation, Unüberwachtes Lernen, Statistik, Python-Programmierung, Algorithmen, Fortgeschrittene Mathematik, Regressionsanalyse, Derivate, Vorverarbeitung von Daten, Mathematische Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Technische Merkmale, Jupyter, NumPy, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Datenvorverarbeitung

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    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Wahrscheinlichkeit, Lineare Algebra, Bayessche Statistik, Statistische Inferenz, Dimensionalitätsreduktion, Statistische Hypothesenprüfung, Stichproben (Statistik), Kalkulation, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Methoden des maschinellen Lernens, Numerische Analyse, Maschinelles Lernen, A/B-Tests, Vorverarbeitung von Daten, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Deskriptive Statistik, NumPy, Angewandte Mathematik, Datenvorverarbeitung

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    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    U

    University of Pennsylvania

    AI and Machine Learning Essentials with Python

    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

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    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    D

    Duke University

    MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanagement, Explorative Datenanalyse, Verantwortungsvolle AI, Pandas (Python-Paket), Microsoft Azure, Datenmanipulation, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell-Einsatz, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, DevOps, AWS SageMaker, Cloud Computing, Datenanalyse, Große Daten, Containerisierung, NumPy, GitHub, Datenverwaltung, Gesicht umarmen

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    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    Coursera

    Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Applied Machine Learning, Performance Testing, Transfer Learning, Keras (Neural Network Library), Performance Tuning, Benchmarking, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Failure Analysis, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    Coursera

    Machine Learning Made Easy for Software Engineers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Deployment, Data Preprocessing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Cleansing, Microservices, Data Pipelines, Feature Engineering, Data Quality, Data Validation, Containerization, Application Deployment, Service Level, Extract, Transform, Load, Data Transformation, System Monitoring, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Logistische Regression, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, NumPy, Feature Technik, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Jupyter, Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung

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    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
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    32.240 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsbaum-Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Logistische Regression, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Feature Technik, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale

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    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
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    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    C

    Coursera

    Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch & Hugging Face

    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

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    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

1234…9

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine+learning Kurse

  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
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  • Maschinelles Lernen: O.P. Jindal Global University
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
  • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • AI and Machine Learning Essentials with Python: University of Pennsylvania
  • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University
  • Train, Tune, & Ship: End-to-End Machine Learning Engineering: Coursera
  • Machine Learning Made Easy for Software Engineers: Coursera
  • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI

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