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    Machine Learning-Kurse Online

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      Google Cloud

      Introdução à segurança no mundo da IA

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Security Strategy, Data Security, Risk Management, Safety and Security, Data Ethics, Business Risk Management, Regulation and Legal Compliance, Compliance Management, Cybersecurity, Infrastructure Security, Artificial Intelligence, Machine Learning, Generative AI

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      AI 时代安全性简介

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Security, Security Strategy, Security Management, Information Assurance, Threat Modeling, Security Controls, Infrastructure Security, Security Requirements Analysis, Cybersecurity, Artificial Intelligence, Threat Detection, Machine Learning

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      透過 BigQuery 機器學習執行推論作業

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Analytics, Big Data, Predictive Modeling, Advanced Analytics, Analytics, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Data Analysis, Machine Learning Methods, Data Modeling

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      AI 보안 소개

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Security Strategy, Threat Modeling, Threat Management, Security Requirements Analysis, Information Assurance, Cybersecurity, Security Controls, Data Security, Artificial Intelligence, Machine Learning

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud 資料分析簡介

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Looker (Software), Dashboard, Data Analysis, Data Presentation, Data Storytelling, Analytics, SQL, Google Cloud Platform, Big Data, Data Visualization Software, Applied Machine Learning, Data Warehousing, Data-Driven Decision-Making

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Open Source Technology, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Human Centered Design, Data Validation

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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      Google Cloud

      Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 繁體中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Processing, Data Pipelines, Data Manipulation, Big Data, Google Cloud Platform, Data Transformation, Data Visualization Software, Generative AI Agents, SQL, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Debugging

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      使用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 智能体

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flutter (Software), Generative AI Agents, Generative AI, Mobile Development, Google Cloud Platform, Application Development, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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      Macquarie University

      Cyber Response and Recovery

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Incident Response, Computer Security Incident Management, Disaster Recovery, Cyber Risk, Threat Detection, Cyber Security Policies, Crisis Management, Business Continuity, Corporate Communications, Internal Communications, Root Cause Analysis, Continuous Improvement Process, Analysis, Communication Planning

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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      Google Cloud

      使用 BigQuery 机器学习推理功能

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Data Analysis, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      U

      Universidad de los Andes

      Fundamentos del uso de IA generativa

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Large Language Modeling, ChatGPT, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Creativity, Ethical Standards And Conduct, Content Creation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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      Google Cloud

      Usar o BigQuery ML para inferência

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Analytics, Data Analysis, Big Data, Applied Machine Learning, Statistical Inference, Google Cloud Platform, Machine Learning Methods, SQL

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Introdução à segurança no mundo da IA: Google Cloud
    • AI 时代安全性简介: Google Cloud
    • 透過 BigQuery 機器學習執行推論作業: Google Cloud
    • AI 보안 소개: Google Cloud
    • Google Cloud 資料分析簡介: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська: Google Cloud
    • Boost Productivity with Gemini in BigQuery - 繁體中文: Google Cloud
    • 使用 Vertex AI 和 Flutter 构建生成式 AI 智能体: Google Cloud
    • Cyber Response and Recovery: Macquarie University
    • 使用 BigQuery 机器学习推理功能: 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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