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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Applied Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Unsupervised Learning, Computer Vision, Machine Learning Algorithms, Applied Machine Learning, Image Analysis, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Regression Analysis, Data Cleansing, Machine Learning, Data Mining, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Machine Learning, Advanced Analytics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Decision Tree Learning

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Das A und O des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenethik, Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Erweiterte Analytik, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Leistungsoptimierung, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 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

    • I

      IBM

      Einführung in maschinelles Lernen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Überwachtes Lernen, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, IBM Cloud

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N
      G
      N
      G

      Mehrere Erzieher

      Machine Learning for Trading

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Portfolio Management, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Market Trend, Securities Trading, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      1148 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

      University of Pennsylvania

      AI and Machine Learning Essentials with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Deep Learning, Probability Distribution, Python Programming, Supervised Learning, Statistics, Machine Learning, Regression Analysis, Data Processing, Agentic systems, Data Science, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Algorithms, Computer Vision, Theoretical Computer Science

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Developing Machine Learning Solutions

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Cloud Management, Machine Learning, Applied Machine Learning, Cloud Development, Predictive Modeling

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Apache Airflow, Cloud Infrastructure, CI/CD, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Dataflow, Systems Design, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Hybrid Cloud Computing, Workflow Management, Application Deployment

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      4855 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Statistisches maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Microsoft Azure, Überwachtes Lernen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      EDHEC Business School

      Investment Management mit Python und maschinellem Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierungssoftware, Portfolio Management, Netzwerkanalyse, Investment Management, Finanzielle Daten, Erweiterte Analytik, Vermögensverwaltung, Risikoanalyse, Finanzplanung, Maschinelles Lernen, Unstrukturierte Daten, Web Scraping, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Finanzmarkt, Finanzberichte, Finanzielle Analyse, Rentabilität der Investition, Prädiktive Modellierung, Text Mining

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1773 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Leistungsoptimierung, Deep Learning, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Hypothesentests, Statistische Inferenz, Statistische Analyse, Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Datenqualität, Datenmanipulation, Jupyter, Feature Technik, Datenzugang, Daten bereinigen, Datenumwandlung, Explorative Datenanalyse

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2231 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1234…414

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Applied Machine Learning: Johns Hopkins University
    • Das A und O des maschinellen Lernens: Google
    • Machine Learning Pipelines with Azure ML Studio: Coursera Project Network
    • Einführung in maschinelles Lernen für jedermann: IBM
    • Machine Learning for Trading: New York Institute of Finance
    • AI and Machine Learning Essentials with Python: University of Pennsylvania
    • Developing Machine Learning Solutions: Amazon Web Services
    • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
    • Microsoft Azure Maschinelles Lernen: Microsoft
    • Investment Management mit Python und maschinellem Lernen: EDHEC Business School

    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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