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    • D

      Duke University

      Einführung in maschinelles Lernen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3740 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      Maschinelles Lernen für alle

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3486 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, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Statistische Inferenz, Datenanalyse, Statistische Analyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Datenzugang, Prädiktive Modellierung, Statistische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Anomalie-Erkennung, Datenverarbeitung, Feature Technik, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3006 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computervision, Python-Programmierung, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Analyse, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Lineare Algebra, Fehlersuche, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Deep Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Maschinelles Lernen in der Produktion

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Sungkyunkwan University

      Grundlagen des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Statistische Methoden, Datenanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeit, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Lineare Algebra

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      77 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Überwachtes Lernen, Datenkompetenz, Plotly, Professionelles Netzwerken, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Generative KI, Datenvisualisierungssoftware, Prädiktive Modellierung, Jupyter, SQL, Datenvisualisierung, Data-Mining, Unüberwachtes Lernen, Dashboard

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Das A und O des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Datenethik, Leistungsmetrik, Leistungsoptimierung, Unüberwachtes Lernen, Erweiterte Analytik, Workflow Management

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Generative KI, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Generative AI-Agenten, Schnelles Engineering, Bildanalyse, Reinforcement Learning, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Modellierung großer Sprachen, Deep Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Maschinelles Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, GitHub, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Pandas (Python-Paket), Python-Programmierung, Datenanalyse, Cloud Computing, Containerisierung, NumPy, Datenmanipulation, Explorative Datenanalyse, Big Data, CI/CD, Datenmanagement, DevOps, Daten-Pipelines, AWS SageMaker, Datenethik

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      482 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in maschinelles Lernen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, IBM Cloud, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Apache Airflow, Cloud Infrastructure, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Dataflow, Systems Design, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Hybrid Cloud Computing, Machine Learning, Cloud Computing

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      4881 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…441

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University
    • Maschinelles Lernen für alle: University of London
    • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen in der Produktion: DeepLearning.AI
    • Grundlagen des maschinellen Lernens: Sungkyunkwan University
    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Das A und O des maschinellen Lernens: Google
    • IBM KI-Technik: IBM
    • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University

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