• für für Einzelpersonen
  • für Unternehmen
  • für für Hochschulen
  • für Behörden
Abschlüsse
​
Anmelden
Kostenlose Teilnahme
  • Blättern
  • Machine Learning

Maschinelles Lernen Kurse

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.


Beliebte Maschinelles Lernen Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

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

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Python

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

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Deep Learning, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Datenwissenschaft, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungsalgorithmen, Autokodierer, Statistische Methoden, Reinforcement Learning, Feature Technik, Regressionsanalyse, Explorative Datenanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Datenvorverarbeitung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3602 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Logistische Regression, Python-Programmierung, NumPy, Jupyter, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen

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

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Washington

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Modellevaluation, Bayessche Statistik, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Computervision, Überwachtes Lernen, Logistische Regression, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Bildanalyse, Data-Mining, Regressionsanalyse

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Was führt Sie heute zu Coursera?

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3159 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Das Google AI-Zertifikat, das Ihre Karriere fördert

    Jetzt anmelden
  • 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, AI Enablement, Artificial Intelligence, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2912 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Risikominderung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Robotik, Verantwortungsvolle KI, Geschäftslogik

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Einführung in maschinelles Lernen

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3346 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google

    Das A und O des maschinellen Lernens

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Erweiterte Analytik, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Statistische Modellierung, Random Forest Algorithmus, Prädiktive Modellierung, Bayessches Netzwerk, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Analytics, Klassifizierungsalgorithmen

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Maschinelles Lernen in der Produktion

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Modell-Bereitstellung, Datenvalidierung, Daten-Pipelines, Fehlersuche, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenqualität, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Cloud-Bereitstellung, Kontinuierliche Überwachung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations)

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    3354 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Was führt Sie heute zu Coursera?

1234…609

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

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

Frequently Asked Questions about Machine Learning

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:

  1. Sehen Sie sich das erste Modul vieler Kurse zum Maschinellen Lernen kostenlosan. Dazu gehören Videolektionen, Lesungen, bewertete Aufgaben und Coursera Coach (wo verfügbar).
  2. Starten Sie eine kostenlose 7-Tage-Testversion für Spezialisierungen oder Coursera Plus. Damit erhalten Sie innerhalb des Testzeitraums vollen Zugang zu allen Kursinhalten der in Frage kommenden Programme.

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.‎

This FAQ content has been made available for informational purposes only. Learners are advised to conduct additional research to ensure that courses and other credentials pursued meet their personal, professional, and financial goals.

Andere wissenswerte Themen

Arts and Humanities
338 Kurse
Business
1095 Kurse
Computer Science
668 Kurse
Data Science
425 Kurse
Information Technology
145 Kurse
Health
471 Kurse
Math and Logic
70 Kurse
Personal Development
137 Kurse
Physical Science and Engineering
413 Kurse
Social Sciences
401 Kurse
Language Learning
150 Kurse

Coursera-Fußzeile

Fertigkeiten

  • Buchhaltung
  • Künstliche Intelligenz (KI)
  • Cybersicherheit
  • Datenanalyse
  • Digitales Marketing
  • Personalwesen (HR)
  • Microsoft Excel
  • Projektmanagement
  • Python
  • SQL

Berufsbezogene Zertifikate

  • Google AI-Zertifikat
  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Data Analytics Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
  • Google Project Management Zertifikat
  • Google UX Design Zertifikat
  • IBM AI Engineering Zertifikat
  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Datenwissenschaft Zertifikat
  • Intuit Academy Zertifikat Buchhaltung

Kurse & Spezialisierungen

  • AI Essentials Spezialisierung
  • Spezialisierung: KI für Unternehmen
  • Kurs zu KI für Jedermann
  • KI im Gesundheitswesen Spezialisierung
  • Spezialisierung Deep Learning
  • Spezialisierung zu Excel-Kenntnissen für den Beruf
  • Kurs Finanzmärkte
  • Spezialisierung Maschinelles Lernen
  • Prompt Engineering für ChatGPT Kurs
  • Spezialisierung: Python für Jedermann

Karriere-Ressourcen

  • Berufseignungstest
  • Anforderungen für die CAPM-Zertifizierung
  • CompTIA A+ Zertifizierungsanforderungen
  • CompTIA Security+ Zertifizierungsanforderungen
  • Wichtige IT-Zertifizierungen
  • Kostenlose IT-Zertifizierungen und Kurse
  • Einkommensstarke Fähigkeiten zu erlernen
  • Wie man künstliche Intelligenz lernt
  • PMP-Zertifizierungsanforderungen
  • Beliebte Zertifizierungen für Cybersicherheit

Coursera

  • Info
  • Was wir anbieten
  • Leitung
  • Jobs
  • Katalog
  • Coursera Plus
  • Berufsbezogene Zertifikate
  • MasterTrack® Certificates
  • Abschlüsse
  • Für Unternehmen
  • Für Regierungen
  • Für Campus
  • Werden Sie Partner
  • Soziale Auswirkung
  • Kostenlose Kurse
  • Teilen Sie Ihre Coursera-Lerngeschichte

Community

  • Kursteilnehmer
  • Partner
  • Beta-Tester
  • Blog
  • Der Coursera-Podcast
  • Tech-Blog

Mehr

  • Presse
  • Anleger
  • Nutzungsbedingungen/AGB
  • Datenschutz
  • Hilfe
  • Barrierefreiheit
  • Kontakt
  • Artikel
  • Verzeichnis
  • Partnerunternehmen
  • Stellungnahme zu moderner Sklaverei
  • Nicht verkaufen/weitergeben
Überall lernen
Aus dem App Store herunterladen
Erhältlich bei Google Play
Logo von Certified B Corporation
© 2026 Coursera Inc. Alle Rechte vorbehalten.
  • Coursera Facebook
  • Coursera LinkedIn
  • Coursera Twitter
  • Coursera YouTube
  • Coursera Instagram
  • Coursera auf TikTok