Entdecke 5 Kostenlose Online-Kurse zur Verstehung von Machine Learning Algorithmen
5 Kostenlose Kurse, um Machine Learning-Algorithmen zu verstehen
Machine Learning hat sich schnell zu einem Grundpfeiler der modernen Technologie entwickelt und ermöglicht es Systemen, automatisch durch Erfahrung zu lernen und sich zu verbessern. Egal, ob Sie in die Welt der KI, der Datenwissenschaft oder einer technologiegetriebenen Branche eintauchen möchten – das Verständnis von Machine Learning-Algorithmen ist von entscheidender Bedeutung. Um Ihnen den Einstieg in dieses komplexe Thema zu erleichtern, haben wir fünf kostenlose Online-Kurse zusammengestellt, die Ihnen eine solide Grundlage in Machine Learning-Algorithmen bieten.
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Kurs 1: Machine Learning von der Stanford University (Coursera)
- Dozent: Andrew Ng
- Niveau: Anfänger bis Fortgeschrittene
- Plattform: Coursera
Dieser Kurs gilt als einer der bekanntesten und am häufigsten empfohlenen Einführungen in Machine Learning. Andrew Ng, Co-Gründer von Google Brain und ehemaliger Leiter der Baidu AI Group, führt Sie durch die Kernkonzepte des Machine Learning, der Datenanalyse und der statistischen Mustererkennung.
Der Kurs ist strukturiert, um Ihnen schrittweise Machine Learning-Techniken wie lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze und mehr näherzubringen. Durch praktische Anwendungen wie Spracherkennung, Websuche und selbstfahrende Autos erhalten Sie einen praxisnahen Einblick. Dieser Kurs ist ideal für alle, die ernsthaft in die Welt der Algorithmen eintauchen möchten.
Kurs 2: Einführung in Machine Learning für Programmierer (fast.ai)
- Dozenten: Jeremy Howard, Sylvain Gugger
- Niveau: Fortgeschrittene
- Plattform: fast.ai
Dieser Kurs richtet sich an Personen mit Programmiererfahrung, insbesondere in Python. Wenn Sie als Programmierer in den Bereich Machine Learning wechseln möchten, ist dies der ideale Einstieg. Der Kurs legt den Fokus auf praktische Programmiererfahrung und geht schnell zu Implementierungen von Machine Learning-Algorithmen über.
Schnell werden Modelle erklärt und Sie lernen alles über wichtige Konzepte wie Gradientabstieg, Entscheidungsbäume und Faltung neuronaler Netze (CNNs). Dieser Kurs stellt sicher, dass Sie lernen, wie man Machine Learning-Algorithmen in realen Anwendungen wie Bild- und Sprachverarbeitung einsetzt.
Kurs 3: Machine Learning Crashkurs von Google
- Dozent: Google AI-Experten
- Niveau: Anfänger
- Plattform: Google Developers
Wenn Sie nach einer selbstgesteuerten, einsteigerfreundlichen Einführung in Machine Learning suchen, ist dieser Crashkurs von Google eine hervorragende Wahl. Entwickelt von Fachleuten des Google AI-Teams, bietet der Kurs sowohl theoretische als auch praktische Aspekte des Machine Learning.
Interaktive Lektionen, reale Fallstudien und Programmierübungen mit TensorFlow, einem der meistgenutzten Machine Learning-Frameworks, helfen Ihnen, die Kernalgorithmen wie lineare Regression und Klassifizierung zu verstehen. Besonderes Augenmerk liegt auf praktischen Übungen, die sofortiges Feedback bieten und es Ihnen ermöglichen, mit Algorithmen zu experimentieren.
Kurs 4: Angewandtes Machine Learning mit Python (Universität Michigan)
- Dozent: Kevyn Collins-Thompson
- Niveau: Fortgeschrittene
- Plattform: Coursera
Dieser Kurs eignet sich ideal für Python-Enthusiasten, die sich auf die Anwendung von Machine Learning-Algorithmen konzentrieren möchten. Teil der Spezialisierung „Angewandte Datenwissenschaft mit Python“ legt er besonderen Wert auf praktische Aspekte mit beliebten Machine Learning-Bibliotheken wie Scikit-learn und Pandas.
Durch den Kurs erkunden Sie verschiedene überwachende und nicht überwachende Machine Learning-Algorithmen wie Entscheidungsbäume, Random Forests und k-nächste Nachbarn (KNN). Sie lernen, wie Machine Learning in realen Szenarien, etwa bei der Kundenanalyse oder der Aufgabenverwaltung, angewendet werden kann.
Kurs 5: Elemente der KI von der Universität Helsinki und Reaktor
- Dozent: Teemu Roos
- Niveau: Anfänger
- Plattform: ElementsofAI.com
Wenn Sie einen Kurs suchen, der nicht zu tief in die Programmierung eintaucht, aber dennoch ein umfassendes Verständnis von Machine Learning-Algorithmen bietet, sind die Elemente der KI eine großartige Wahl. Entwickelt von der Universität Helsinki, führt dieser Kurs absolute Anfänger in die Kernkonzepte von KI, Machine Learning, neuronalen Netzen und Entscheidungsalgorithmen ein.
Der Kurs vermeidet komplizierte Mathematik und schwere Programmierung, was ihn ideal für nicht-technische Hintergründe macht. Mit klaren Erklärungen und realen Beispielen bietet er Flexibilität, um in Ihrem eigenen Tempo zu lernen.
Fazit
Diese fünf kostenlosen Kurse decken ein breites Spektrum von Machine Learning-Algorithmen ab und bieten wertvolle Perspektiven und Lehrstile für Anfänger bis Fortgeschrittene. Egal, ob Sie gerade erst anfangen oder Ihr Verständnis vertiefen möchten, mit diesen Ressourcen sind Sie bestens gerüstet, um in der Welt der Machine Learning-Algorithmen voranzuschreiten.
Mit dem Fokus auf praktische Anwendungen werden Sie nach Abschluss der Kurse sowohl theoretisches Wissen als auch die praktische Erfahrung haben, um Machine Learning-Algorithmen in realen Szenarien anzuwenden. Nutzen Sie diese wertvollen Ressourcen und machen Sie den ersten Schritt, um Machine Learning zu meistern und Ihre Karriere oder akademischen Bemühungen voranzutreiben.
Nahla Davies ist Softwareentwicklerin und technische Autorin. Bevor sie ihre Arbeit dem technischen Schreiben widmete, war sie unter anderem als Programmiererin in einer Inc. 5.000-Organisation tätig, die Kunden wie Samsung, Time Warner, Netflix und Sony betreut.