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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      LearnQuest

      Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Daten bereinigen, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Random Forest Algorithmus, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      12 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • T

      The University of Chicago

      Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Pandas (Python-Paket), Statistische Methoden, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Lernen mit Entscheidungsbäumen

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      23 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Maschinelles Lernen für die Buchhaltung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Pandas (Python-Paket), Leistungsmetrik, Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Text Mining

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fractal Analytics

      Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Lernen mit Entscheidungsbäumen, Leistungsoptimierung

      3,6
      Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
      ·
      8 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      CertNexus

      Folgen Sie einem Machine Learning Workflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Statistische Analyse, Lieferung der Lösung, Prädiktive Modellierung, Workflow Management, Maschinelles Lernen, Datenmodellierung, Erhebung von Daten, Datenanalyse, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, Explorative Datenanalyse

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, DevOps, Machine Learning Software, Continuous Deployment, Machine Learning, Continuous Integration, Continuous Monitoring, Automation, Software Development Methodologies

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      462 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • E

      Edge Impulse

      Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Eingebettete Systeme, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Erhebung von Daten, Leistungstests, Deep Learning, Bildanalyse, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netzwerke

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Tensorflow, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      CertNexus

      Modelle für maschinelles Lernen trainieren

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Statistische Modellierung, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Leistungsmetrik, Jupyter, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Leistungsoptimierung

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Introduction to Generative AI Learning Path

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Prompt Engineering, Data Ethics, Google Cloud Platform, Business Ethics, Application Development, Artificial Intelligence, Accountability, Compliance Training, Ethical Standards And Conduct, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Governance, Organizational Effectiveness, Machine Learning Methods, Decision Making, Corporate Strategy

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      9181 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Einführung in das maschinelle Lernen: Überwachtes Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Daten bereinigen, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Statistisches Programmieren, Random Forest Algorithmus, Python-Programmierung, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Mathematische Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Explorative Datenanalyse, Leistungsoptimierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Applied Machine Learning: Techniques and Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Image Analysis, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Cleansing, Scikit Learn (Machine Learning Library), Data Transformation, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Analysis

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      8 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…101112…416

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Modelle für maschinelles Lernen in der Wissenschaft: LearnQuest
    • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
    • Maschinelles Lernen für die Buchhaltung mit Python: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Fortgeschrittene Algorithmen für maschinelles Lernen: Fractal Analytics
    • Folgen Sie einem Machine Learning Workflow: CertNexus
    • Machine Learning Operations (MLOps): Getting Started: Google Cloud
    • Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen: Edge Impulse
    • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
    • Modelle für maschinelles Lernen trainieren: CertNexus
    • Introduction to Generative AI Learning Path: Google Cloud

    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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