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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Risikominderung, Robotergestützte Prozessautomatisierung, ChatGPT, Geschäftsethik, Erstellung von Inhalten, Informatik, Daten-Governance

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, AWS SageMaker, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft AI & ML Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, Cloud Infrastructure, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Artificial Intelligence, Application Deployment

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • 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, Machine Learning, Cloud Computing

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      4878 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • S

      Sungkyunkwan University

      Grundlagen des maschinellen Lernens

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

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Maschinelles Lernen in der Produktion

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Kontinuierliche Überwachung, Fehlersuche, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenüberprüfung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Kontinuierliche Bereitstellung, Datenqualität, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, Daten-Pipelines

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3280 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Einführung in maschinelles Lernen für jedermann

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      MLOps | Maschinelles Lernen Operationen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Containerisierung, Datenmanagement, GitHub, Cloud Computing, Pandas (Python-Paket), Datenanalyse, NumPy, Big Data, CI/CD, AWS SageMaker, Datenmanipulation, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Explorative Datenanalyse, Microsoft Azure, DevOps, Bereitstellung von Anwendungen, Daten-Pipelines, Datenethik, Python-Programmierung

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

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Das A und O des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Erweiterte Analytik, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Random Forest Algorithmus, Datenethik, Leistungsoptimierung, Unüberwachtes Lernen, Workflow Management, Leistungsmetrik, Python-Programmierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      536 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 Science, Data Analysis, Data Processing, Data Cleansing, Application Deployment

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Datenverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Tensorflow, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Bildanalyse, Generative AI-Agenten, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Reinforcement Learning, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Unüberwachtes Lernen, OpenAI, Modellierung großer Sprachen, Deep Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…436

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
    • Preparing for Google Cloud Certification: Machine Learning Engineer: Google Cloud
    • Grundlagen des maschinellen Lernens: Sungkyunkwan University
    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen in der Produktion: DeepLearning.AI
    • Einführung in maschinelles Lernen für jedermann: IBM
    • MLOps | Maschinelles Lernen Operationen: Duke University
    • Das A und O des maschinellen Lernens: Google

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