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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, NumPy, Künstliche Intelligenz, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Datenmanipulation, Methoden des Maschinellen Lernens, Jupyter, Dimensionalitätsreduktion, Bildanalyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1999 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Angewandtes maschinelles Lernen in Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus, Angewandtes maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Feature Technik, Überwachtes Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      8563 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Breast Cancer Prediction Using Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Cleansing, Data Processing, Applied Machine Learning, Data Import/Export, Python Programming, Google Cloud Platform, Scikit Learn (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • A

      Amazon Web Services

      Einführung in maschinelles Lernen bei AWS

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Amazon Webdienste, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Computervision, Bildanalyse, Text Mining

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Generative KI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automatisierung, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Cloud-Anwendungen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Künstliche Intelligenz, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), OpenAI, ChatGPT, Generative KI

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3617 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Strukturierung von Machine Learning-Projekten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Künstliche Intelligenz, Fehlersuche, Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenqualität

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Advanced Machine Learning on Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Image Analysis, Hybrid Cloud Computing, Applied Machine Learning, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Distributed Computing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1512 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • E

      Edge Impulse

      Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Eingebettete Systeme, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenverarbeitung, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Alberta Machine Intelligence Institute

      Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Geschäftsstrategie, Produktlebenszyklus-Management, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Operative Analyse, Datenüberprüfung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Datenverarbeitung, Geschäftsbetrieb, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Datenqualität, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Verifizierung und Validierung, Überwachtes Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1057 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Fake News Detection with Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Matplotlib, Data Cleansing, Data Import/Export, Data Analysis, Natural Language Processing, Data Processing, Data Manipulation, Machine Learning

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Praktisches maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Regressionsanalyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Random Forest Algorithmus, Statistisches maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Erhebung von Daten, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Feature Technik

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3253 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N

      New York University

      Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Statistische Methoden, Derivate, Regressionsanalyse, Finanzhandel, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Markov-Modell, Reinforcement Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzdienstleistungen, Finanzmarkt, Deep Learning, Marktliquidität, Dimensionalitätsreduktion, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen

      3,7
      Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
      ·
      814 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…456…414

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Angewandtes maschinelles Lernen in Python: University of Michigan
    • Breast Cancer Prediction Using Machine Learning: Coursera Project Network
    • Einführung in maschinelles Lernen bei AWS: Amazon Web Services
    • Generative KI für alle: DeepLearning.AI
    • Strukturierung von Machine Learning-Projekten: DeepLearning.AI
    • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
    • Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen: Edge Impulse
    • Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt: Alberta Machine Intelligence Institute
    • Fake News Detection with Machine Learning: Coursera Project Network

    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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