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    • E

      Edge Impulse

      Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Eingebettete Systeme, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Datenethik, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Advanced Machine Learning on Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Image Analysis, Hybrid Cloud Computing, Applied Machine Learning, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Distributed Computing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1512 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google Cloud

      Learning TensorFlow: the Hello World of Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Google Cloud Platform, Scripting, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning, Development Environment

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      17 Bewertungen

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Datenzugang, Datenmanipulation, Workflow Management, Statistische Analyse, Statistische Inferenz, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Anomalie-Erkennung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Skalierbarkeit, Feature Technik, Datenumwandlung, Daten bereinigen, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • A

      Amazon Web Services

      Einführung in maschinelles Lernen bei AWS

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Amazon Webdienste, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), AWS SageMaker, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Text Mining, Computervision, Datenverarbeitung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Fake News Detection with Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Matplotlib, Data Cleansing, Data Import/Export, Data Analysis, Natural Language Processing, Data Processing, Data Manipulation, Machine Learning

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayessche Statistik, Statistische Hypothesentests, Deskriptive Statistik, Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Datenverarbeitung, Statistische Visualisierung, A/B-Tests, Statistische Inferenz, Statistisches maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Wahrscheinlichkeit & Statistik

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Maschinelles Lernen

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Alberta Machine Intelligence Institute

      Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verifizierung und Validierung, Überwachtes Lernen, Geschäftsstrategie, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Operative Analyse, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenüberprüfung, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenethik, Feature Technik, Geschäftsbetrieb, Produktlebenszyklus-Management, Maschinelles Lernen, Jupyter, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Datenqualität, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten bereinigen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1057 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      National Taiwan University

      機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Theoretical Computer Science, Applied Mathematics, Mathematical Modeling, Probability & Statistics, Regression Analysis, Algorithms

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Machine Learning on Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Prompt Engineering, Google Cloud Platform, Generative AI, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Infrastructure, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Dataflow, Cloud Platforms, Data Management, Data Governance, Workflow Management, Application Deployment, Deep Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Predictive Modeling

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      3663 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Strukturierung von Machine Learning-Projekten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Fehlersuche, Deep Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Leistungsoptimierung, Maschinelles Lernen, Datenqualität, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…456…415

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen: Edge Impulse
    • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
    • Learning TensorFlow: the Hello World of Machine Learning: Google Cloud
    • Explorative Datenanalyse für maschinelles Lernen: IBM
    • Einführung in maschinelles Lernen bei AWS: Amazon Web Services
    • Fake News Detection with Machine Learning: Coursera Project Network
    • Wahrscheinlichkeit & Statistik für maschinelles Lernen & Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Microsoft Azure Maschinelles Lernen: Microsoft
    • Maschinelles Lernen: Algorithmen in der realen Welt: Alberta Machine Intelligence Institute
    • 機器學習基石上 (Machine Learning Foundations)---Mathematical Foundations: National Taiwan University

    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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