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    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Modeling, Microsoft Azure, Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Statistics, MLOps (Machine Learning Operations), Azure Synapse Analytics, Cloud Computing, Data Management, Virtual Machines

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      Azure ML: Designing and Preparing Machine Learning Solutions

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, MLOps (Machine Learning Operations), Azure Synapse Analytics, Apache Spark, Applied Machine Learning, Data Science, Cloud Computing, Machine Learning, Data Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Data Processing, Scalability, Continuous Monitoring

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Daten importieren/exportieren, NumPy, Datenstrukturen, Pandas (Python-Paket), Datenmanipulation, Computer Programmierung, Web Scraping, Dateiverwaltung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Restful API, Datenanalyse, Grundsätze der Programmierung, Jupyter

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Ethische Standards und Verhaltensweisen, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Automatisierung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Digitale Transformation, Modellierung großer Sprachen, Business-Technologien, Governance, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, OpenAI, Künstliche neuronale Netze, Business Transformation, Schnelles Engineering, ChatGPT, Deep Learning

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      19.294 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
      ·
      496 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Machine Learning in the Enterprise - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Governance, Data Management, Workflow Management, Business Workflow Analysis, Data Pipelines, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Machine Learning, Continuous Monitoring

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      Duke University

      Einführung in maschinelles Lernen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3726 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      AWS: IoT, Machine Learning and Blockchain

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Amazon Web Services, Internet Of Things, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Blockchain, Image Analysis, Remote Access Systems, Text Mining, Computer Vision, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      NLP – Machine Learning Models in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Text Mining, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Unsupervised Learning, Python Programming, Scikit Learn (Machine Learning Library), Machine Learning, Predictive Modeling, Linear Algebra, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Einführung in maschinelles Lernen

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2930 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of London

      Maschinelles Lernen für alle

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3469 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…418

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Azure ML: Explore & Configure the Machine Learning Workspace: Whizlabs
    • Azure ML: Designing and Preparing Machine Learning Solutions: Whizlabs
    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Machine Learning in the Enterprise - Italiano: Google Cloud
    • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University
    • AWS: IoT, Machine Learning and Blockchain: Whizlabs
    • NLP – Machine Learning Models in Python: Packt
    • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Machine Learning

    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. ‎

    Fertigkeiten im maschinellen Lernen ermöglichen Ihnen eine Vielzahl von Laufbahnen, da immer mehr Unternehmen diese Verfahren und künstliche Intelligenz (KI) einsetzen möchten, um Prozesse zunehmend zu automatisieren. Einige Unternehmen stellen unter Umständen speziell Ingenieure für maschinelles Lernen ein. Fähigkeiten in diesem Bereich können aber auch für Data Scientists, Datenanalysten, und Dateningenieure wichtig sein.

    Es gibt auch spezialisiertere Rollen für Experten im maschinellen Lernen. Viele Unternehmen der Finanzbranche beschäftigen möglicherweise Business Intelligence-Analysten und Entscheidungswissenschaftler, die maschinelles Lernen einsetzen können, um Systeme für die Gewinnung von Markterkenntnissen zu automatisieren. Unternehmen, die das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT) im Zusammenhang mit Spracherkennung oder anderen Eingaben von Menschen nutzen, können Ingenieure für die natürliche Sprachverarbeitung oder Designer für das Human-Centered-Design mit maschinellem Lernen beschäftigen. ‎

    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!‎

    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.‎

    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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