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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Praktisches maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Erhebung von Daten, R-Programmierung, Datenverarbeitung, Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3254 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Deep Learning, Maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Python-Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Angewandte Mathematik, NumPy, Visualisierung (Computergrafik), Mathematische Modellierung, Infinitesimalrechnung, Deep Learning, Maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Statistische Analyse, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Fortgeschrittene Mathematik, Methoden des Maschinellen Lernens, Infinitesimalrechnung, Lineare Algebra

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5716 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      AI and Machine Learning Algorithms and Techniques

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Supervised Learning, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Reinforcement Learning, Statistical Machine Learning, Predictive Modeling, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Decision Tree Learning, Business Logic, Dimensionality Reduction, Data Modeling, Performance Metric

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      DeepLearning.AI

      Generative KI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Ethische Standards und Verhaltensweisen, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), ChatGPT, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Modellierung großer Sprachen, Automatisierung, OpenAI, Cloud-Anwendungen, Schnelles Engineering

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3885 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Gesundheitstechnologie, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Gesundheitsinformatik, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Datenqualität, Datenverarbeitung, Statistisches maschinelles Lernen, Gesundheitspflege, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Ethik im Gesundheitswesen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Deep Learning, Maschinelles Lernen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Maschinelles Lernen mit Apache Spark

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Daten-Pipelines, Generative KI, Apache Hadoop, Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Apache Spark, Datenumwandlung, Regressionsanalyse, PySpark, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Auszug

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Data Science Challenge

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Jupyter, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Modeling, Data Science, Python Programming, Predictive Analytics, Data Analysis

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Daten-Pipelines, Bereitstellung von Anwendungen, Überwachtes Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Virtuelle Maschinen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenbausteine, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Cloud Management, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Datenwissenschaft: Statistik und maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Statistische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Modellierung, Statistische Inferenz, GitHub, R-Programmierung, Plotly, Explorative Datenanalyse, Rmarkdown, Statistische Hypothesentests, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Merkblatt (Software), Shiny (R-Paket), Datenvisualisierung, Interaktive Datenvisualisierung, Feature Technik

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      7165 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Modelle für maschinelles Lernen in Microsoft Azure erstellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Microsoft Azure, Prädiktive Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Unüberwachtes Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche neuronale Netze, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Jupyter, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvisualisierung, Deep Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…678…443

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten machine learning Kurse

    • Praktisches maschinelles Lernen: Johns Hopkins University
    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
    • AI and Machine Learning Algorithms and Techniques: Microsoft
    • Generative KI für alle: DeepLearning.AI
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
    • Maschinelles Lernen mit Apache Spark: IBM
    • Data Science Challenge: Coursera Project Network
    • Microsoft Azure Machine Learning für Datenwissenschaftler: Microsoft

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