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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      M

      Microsoft

      Build a computer vision app with Azure Cognitive Services

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Application Programming Interface (API), Microsoft Azure, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), User Accounts, Image Analysis, Artificial Intelligence, Cloud Solutions

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellierung großer Sprachen, Verifizierung und Validierung, Künstliche neuronale Netze, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Überwachtes Lernen, Bildanalyse, Datenmanipulation, Reinforcement Learning, Generative AI-Agenten, Generative KI, Jupyter, Verarbeitung natürlicher Sprache, Feature Technik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Schnelles Engineering, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM Datenverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwrangling, Interaktive Datenvisualisierung, Matplotlib, Überwachtes Lernen, Datenkompetenz, Plotly, Professionelles Netzwerken, Dashboard, Prädiktive Modellierung, Datenvisualisierungssoftware, Datenanalyse, Generative KI, Jupyter, SQL, Feature Technik, Datenvisualisierung, Data-Mining, Pandas (Python-Paket), Explorative Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Microsoft Azure, Machine Learning, Supervised Learning, Feature Engineering, Data Pipelines, Data Processing, Data Cleansing, Application Deployment

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Einführung in maschinelles Lernen

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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2925 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereitstellung von Anwendungen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Rust (Programmiersprache), Software-Tests, Cloud-Lösungen, NumPy, CI/CD, Docker (Software), Microsoft Azure, Containerisierung, Daten importieren/exportieren, Feature Technik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenmanipulation, Pandas (Python-Paket), AWS SageMaker, Datenethik, Explorative Datenanalyse, Daten-Pipelines, Amazon Webdienste

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      462 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Generative AI for Data Scientists

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Microsoft Copilot, Natural Language Processing, Data Quality, Anomaly Detection, Data Storytelling, Data Ethics, Data-Driven Decision-Making, Interactive Data Visualization, Data Presentation, OpenAI, Data Pipelines, Prompt Engineering, Data Cleansing, Data Visualization Software, Data Synthesis, Data Analysis, Communication, Data Validation, Large Language Modeling

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marktchancen, Künstliche Intelligenz, Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Strategisches Denken, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Bedarfsanalyse, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Technische Leitung, Geschäftsethik, Datenethik

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Predictive Modeling, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Flask (Web Framework), Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, ChatGPT, Unit Testing, Natural Language Processing, Data Analysis, Jupyter, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), OpenAI

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of London

      Maschinelles Lernen für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Sungkyunkwan University

      Grundlagen des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Statistische Methoden, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Wahrscheinlichkeit, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenanalyse

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…417

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Build a computer vision app with Azure Cognitive Services: Microsoft
    • IBM KI-Technik: IBM
    • IBM Datenverarbeitung: IBM
    • Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio: Coursera Project Network
    • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
    • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University
    • Generative AI for Data Scientists: Microsoft
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • IBM Generative AI Engineering: 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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