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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      LearnQuest

      Machine Learning for Supply Chains

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Exploratory Data Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Data Wrangling, Operations Research, NumPy, Data Manipulation, Feature Engineering, Supervised Learning, Inventory Management System, Supply Chain, Applied Machine Learning, Inventory Management, Trend Analysis, Data Visualization, Customer Demand Planning, Demand Planning, Regression Analysis, Predictive Modeling, Anomaly Detection

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Random Forest Algorithmus, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Matplotlib, Prädiktive Modellierung, Computervision, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Mathematische Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Bildanalyse, Deep Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      113 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      O

      O.P. Jindal Global University

      Machine Learning for Marketing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Anomaly Detection, Digital Marketing, Web Analytics, Digital Advertising, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Customer Analysis, Search Engine Marketing, Supervised Learning, Online Advertising, Customer Retention, Text Mining, Predictive Analytics, Google Analytics, Search Engine Optimization, Applied Machine Learning, Data Ethics, Data Mining, Customer Insights

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      15 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Pennsylvania

      Englisch für die Karriereentwicklung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Englische Sprache, Interviewing-Fähigkeiten, Berufliche Entwicklung, Verbale Kommunikationsfähigkeiten, Geschäftskorrespondenz, Business-Kommunikation, Soziale Fertigkeiten, Professionelles Netzwerken, Vokabeln

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      SAS

      The Power of Machine Learning: Boost Business, Accumulate Clicks, Fight Fraud, and Deny Deadbeats

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Predictive Analytics, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Applied Machine Learning, Business Ethics, Decision Tree Learning, Business Analytics, Artificial Intelligence, Performance Analysis, Social Justice

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Machine Learning and Human Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Machine Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Learning Management Systems, Artificial Intelligence, Data Mining, Mobile Development, Human Computer Interaction, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Python für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Datenstrukturen, Webdienste, Python-Programmierung, Relationale Datenbanken, Netzwerkprotokolle, JSON, Web Scraping, Datenbanken, Datenbank-Design, Restful API, Datenvisualisierungssoftware, Skriptsprachen, Daten importieren/exportieren, Erhebung von Daten, Datenmanipulation, Datenmodellierung, SQL, Grundsätze der Programmierung, Datenverarbeitung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      National Taiwan University

      機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Validation, Classification And Regression Tree (CART), Applied Machine Learning, Algorithms, Regression Analysis, Predictive Modeling, Verification And Validation, Feature Engineering, Statistical Methods, Data Transformation

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud-Infrastruktur, Generative KI, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Cloud-Plattformen, Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellierung großer Sprachen, Google Cloud-Platform, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I
      U
      I

      Mehrere Erzieher

      Data Science Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Pandas (Python Package), Data Visualization Software, Correlation Analysis, Web Scraping, NumPy, Probability & Statistics, Predictive Modeling, Big Data, Computer Programming Tools, Automation, Data Collection, Data Science, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: Neue KI-Fähigkeiten
      Neue KI-Fähigkeiten
      G

      Google

      Google Cybersecurity

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Threat Modeling, Network Security, Threat Management, Incident Response, Vulnerability Management, Computer Security Incident Management, Hardening, Intrusion Detection and Prevention, Cyber Threat Intelligence, Cyber Attacks, Cybersecurity, Network Protocols, Professional Networking, Bash (Scripting Language), Operating Systems, Security Controls, Stakeholder Communications, Debugging, Interviewing Skills, Python Programming

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Art and Science of Machine Learning en Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Performance Tuning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Regression Analysis, Google Cloud Platform

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…121314…416

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Machine Learning for Supply Chains: LearnQuest
    • Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python: University of Colorado Boulder
    • Machine Learning for Marketing: O.P. Jindal Global University
    • Englisch für die Karriereentwicklung: University of Pennsylvania
    • The Power of Machine Learning: Boost Business, Accumulate Clicks, Fight Fraud, and Deny Deadbeats: SAS
    • Machine Learning and Human Learning: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Python für jedermann: University of Michigan
    • 機器學習基石下 (Machine Learning Foundations)---Algorithmic Foundations: National Taiwan University
    • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud
    • Data Science Foundations: 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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