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    • G

      Google Cloud

      Encoder-Decoder Architecture - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Applied Machine Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Analysis, Data Science, Analysis, Applied Machine Learning, Data Visualization Software, Artificial Intelligence, Machine Learning, Technical Communication

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Information Privacy, Cloud Security, Generative AI, Personally Identifiable Information, Google Cloud Platform, Data Security, Artificial Intelligence, Safety and Security, Encryption, Machine Learning

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Customer Relationship Management, Workflow Management, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Big Data, Business Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Predictive Modeling, Python Programming

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 繁體中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Google Cloud Platform, Open Source Technology, Data Quality, Data Validation, Machine Learning

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      MMachine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Generative AI, Google Cloud Platform, Predictive Modeling, Machine Learning, Continuous Monitoring, Performance Tuning, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Capstone Project

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Fortgeschritten · Kurs

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      BigQuery ML を推論に使用する

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 繁體中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Big Data, Customer Relationship Management, SQL, Business Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Testability, Maintainability, Artificial Intelligence, Data Visualization Software, Applied Machine Learning, Machine Learning, Software Documentation

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Relationship Management, Google Cloud Platform, Generative AI, Big Data, Predictive Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Google Cloud Platform, Tensorflow, Open Source Technology, Machine Learning, Applied Machine Learning, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Encoder-Decoder Architecture - Deutsch: Google Cloud
    • Responsible AI: Interpretability & Transparency - Deutsch: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Français: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 한국어: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - 繁體中文: Google Cloud
    • MMachine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 한국어: Google Cloud
    • Capstone Project: IBM
    • BigQuery ML を推論に使用する: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 繁體中文: Google Cloud
    • Geliştiriciler için Sorumlu Yapay Zeka: Yorumlanabilirlik ve Şeffaflık: 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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