Wenn Sie auf diesen Artikel gestoßen sind, fühlen Sie sich möglicherweise immer noch nicht sicher, Ihr ML-Wissen anzuwenden. In unserer modernen Gesellschaft ist kontinuierliches Lernen der einzige konstante Faktor. Nach dem Anstieg von KI und ML möchten immer mehr Menschen ihre Fähigkeiten verbessern und ihr Selbstvertrauen in diesen Bereichen stärken. Egal, ob Sie kein Technikfreak sind oder einen technischen Hintergrund haben, ein tieferes Verständnis von KI und ML wird äußerst vorteilhaft sein. Das Hauptproblem besteht darin, dass es so viele ML-Ressourcen gibt, dass es schwierig sein kann, hochwertige und relevante zu finden. Aus diesem Grund teile ich in diesem Artikel meine persönlichen Lieblingskurse für maschinelles Lernen von Top-Universitäten.
Der erste Kurs, den ich empfehle, ist “Generative AI for Everyone” von DeepLearning.ai. Dieser Kurs, unterrichtet von Andrew Ng, bietet eine hervorragende Einführung in GenAI, auch ohne Vorkenntnisse auf dem Gebiet. Sie werden verstehen, wie große Sprachmodelle, Deep Learning und generative KI-Fähigkeiten funktionieren, und Einblicke in KI’s Auswirkungen auf Business und Gesellschaft erhalten, basierend auf den drei Kernbestandteilen der heutigen ML-Welt.
Als zweite Option empfehle ich den Kurs “CS229: Machine Learning” von Stanford. Dies ist ein klassischer, aber immer noch einer der besten kostenlosen ML-Kurse, die es gibt. Er bietet eine leicht verständliche Einführung in ML und statistische Mustererkennung, von Grundlagen bis zu fortgeschrittenen Konzepten. Dieser Kurs ist perfekt für alle, die eine solide Grundlage im maschinellen Lernen suchen und ein tiefes Verständnis des Bereichs erlangen wollen.
Wenn Ihr Ziel ist, ML mit Python zu beherrschen, könnte der Kurs “Machine Learning with Python” des MIT eine gute Option sein. Dieser Kurs bietet eine umfassende Einführung in ML-Algorithmen und -Modelle, einschließlich Deep Learning und Reinforcement Learning, alles durch praktische Python-Projekte. Es ist perfekt für Anfänger, die die vielfältige Welt des maschinellen Lernens erkunden möchten.
Ein weiterer Kurs, den ich empfehle, ist “Mathematics for Machine Learning” des Imperial College London. Dieser Kurs soll grundlegende Fähigkeiten vermitteln, die für jeden wichtig sind, der eine Karriere im Maschinenlernen anstrebt. Mathematik ist unerlässlich für das maschinelle Lernen. Dieses Spezialisierungsprogramm umfasst drei Kurse zu lineare Algebra, Multivariate Kalkül und Hauptkomponentenanalyse.
Abschließend kann der Kurs “Practical Deep Learning” von fast.ai für Menschen mit etwas Programmiererfahrung, die Deep Learning und ML auf praktische Probleme anwenden möchten, hilfreich sein. Dieser Kurs deckt Themen in Computer Vision und Natural Language Processing ab. Er zielt darauf ab, Menschen zu industrietauglichen KI-Entwicklern zu machen. Von der Erstellung und Schulung von tiefen Lernmodellen bis hin zur Bereitstellung von Modellen werden verschiedene Aspekte behandelt.