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.

Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Reinforcement Learning, Random Forest Algorithmus, Feature Technik, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Datenethik, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Jupyter, NumPy
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Logistische Regression, Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Generative adversarische Netze (GANs), Deep Learning, Reinforcement Learning, Python-Programmierung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Klassifizierungsalgorithmen, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Datenanalyse, Auto-Kodierer, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Datenvorverarbeitung, Statistische Methoden, Datenverarbeitung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Computervision, Unüberwachtes Lernen, Logistische Regression, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Bayessche Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Überwachtes Lernen, Feature Technik, Data-Mining, Statistische Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Bildanalyse
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistik, Algorithmen, Regressionsanalyse, Derivate, Unüberwachtes Lernen, Mathematische Modellierung, NumPy, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Datenvorverarbeitung, Infinitesimalrechnung, Fortgeschrittene Mathematik, Feature Technik, Jupyter
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Logistische Regression, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Klassifizierungsalgorithmen, NumPy, Überwachtes Lernen, Jupyter
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Amazon Web Services
Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, Statistische Hypothesentests, Numerische Analyse, Mathematische Modellierung, Dimensionalitätsreduktion, Bayessche Statistik, Infinitesimalrechnung, Lineare Algebra, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, A/B-Tests, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Statistische Analyse, NumPy, Statistische Inferenz
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Bayessches Netzwerk, Erweiterte Analytik, Modellevaluation, Feature Technik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Analytics, Klassifizierungsalgorithmen, Statistische Modellierung
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Modellevaluation, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungsalgorithmen, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungsalgorithmen, Erhebung von Daten, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Maschinelles Lernen ist ein Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der es Systemen ermöglicht, aus Daten zu lernen, Muster zu erkennen und Entscheidungen mit minimalem menschlichen Eingriff zu treffen. Es ist wichtig, weil es Innovationen in verschiedenen Sektoren vorantreibt, vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen, indem es Prozesse automatisiert und Einblicke gewährt, die zuvor unerreichbar waren. Da sich die Industrie zunehmend auf datengesteuerte Entscheidungsfindung verlässt, wird das Verständnis des Maschinellen Lernens zu einem wesentlichen Faktor, um wettbewerbsfähig zu bleiben.
Im Bereich des Maschinellen Lernens gibt es eine Vielzahl von Beschäftigungsmöglichkeiten. Zu den Positionen gehören Ingenieur für Maschinelles Lernen, Data Scientist, KI-Forscher und Business Intelligence-Analyst. Diese Positionen erfordern oft eine Mischung aus Programmierkenntnissen, statistischem Wissen und Fachwissen. Da Unternehmen weiterhin Technologien des Maschinellen Lernens einsetzen, wird die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich voraussichtlich steigen.
Um Maschinelles Lernen effektiv zu erlernen, sollten Sie sich auf mehrere Schlüsselqualifikationen konzentrieren. Die Beherrschung von Programmiersprachen wie Python oder R ist entscheidend, ebenso wie ein solides Verständnis von Statistik und linearer Algebra. Vertrautheit mit Tools zur Datenmanipulation und -visualisierung sowie Erfahrung mit Frameworks für maschinelles Lernen wie TensorFlow oder PyTorch sind ebenfalls von Vorteil. Diese Fähigkeiten bilden eine solide Grundlage für Ihr maschinelles Lernen.
Es gibt viele ausgezeichnete Online-Ressourcen für das maschinelle Lernen. Zu den bemerkenswerten Optionen gehören das IBM Machine Learning Professional Certificate und das Machine Learning with Scikit-learn, PyTorch \& Hugging Face Professional Certificate. Diese Programme bieten strukturierte Lernpfade und praktische Projekte, die Ihnen helfen, praktische Fähigkeiten aufzubauen.
Ja. Sie können das Maschinelle Lernen auf Coursera auf zwei Arten kostenlos erlernen:
Wenn Sie weiterlernen, ein Zertifikat in Maschinellem Lernen erwerben oder den vollen Kurszugang nach der Vorschau oder Probezeit freischalten möchten, können Sie ein Upgrade durchführen oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Um Maschinelles Lernen zu erlernen, sollten Sie zunächst Einführungskurse besuchen, die die Grundlagen von Algorithmen und Datenanalyse abdecken. Wenden Sie das Gelernte in praktischen Projekten an und arbeiten Sie sich schrittweise in fortgeschrittenere Themen ein. Nutzen Sie Online-Ressourcen, nehmen Sie an Foren teil und arbeiten Sie mit Gleichgesinnten zusammen, um Ihr Verständnis zu verbessern. Konsequentes Üben und die Anwendung in der Praxis werden Ihre Fähigkeiten stärken.
Typische Themen, die in Kursen zum Maschinellen Lernen behandelt werden, sind überwachtes und unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Klassifizierungstechniken, Clustering und neuronale Netzwerke. Darüber hinaus werden in den Kursen häufig Datenvorverarbeitung, Feature Engineering und Modellevaluation behandelt. Wenn Sie diese Konzepte verstehen, verfügen Sie über das nötige Wissen, um verschiedene Herausforderungen des Maschinellen Lernens zu bewältigen.
Für das Training und die Weiterbildung von Mitarbeitern im Bereich des Maschinellen Lernens sind Programme wie die Spezialisierung auf Angewandtes Maschinelles Lernen sehr effektiv. Diese Kurse konzentrieren sich auf praktische Anwendungen und reale Szenarien und sind daher für Fachleute geeignet, die ihre Fähigkeiten verbessern und zu den datengesteuerten Initiativen ihrer Unternehmen beitragen möchten.