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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenethik, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Feature Technik, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenzugang, Statistische Analyse, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenanalyse, Regressionsanalyse, Anomalie-Erkennung, Statistische Inferenz, Generative KI, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Feature Technik, Explorative Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3102 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft AI & ML Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, Cloud Infrastructure, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Artificial Intelligence, Application Deployment

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), NumPy, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Jupyter

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      41.213 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, Governance, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Generative KI, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz, Modellierung großer Sprachen, Datenethik, Computervision, Automatisierung, ChatGPT, Verarbeitung natürlicher Sprache, Business Transformation, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, NumPy, Künstliche Intelligenz, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Jupyter

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2730 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Python-Programmierung, Infinitesimalrechnung, Methoden des Maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik, Algorithmen, NumPy, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Dimensionalitätsreduktion, Fortgeschrittene Mathematik, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Feature Technik, Künstliche neuronale Netze, Datenumwandlung, Jupyter, Datenmanipulation

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Washington

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayessche Statistik, Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Bildanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Überwachtes Lernen, Deep Learning, Data-Mining, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Feature Technik, Computervision, Unüberwachtes Lernen, Text Mining, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • 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
      ·
      464 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Einführung in maschinelles Lernen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3722 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1234…415

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • IBM Maschinelles Lernen: IBM
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
    • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
    • Python für Datenwissenschaft, KI & Entwicklung: IBM
    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung: DeepLearning.AI
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Maschinelles Lernen: University of Washington

    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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