Top 10 Kurse im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

In diesem Artikel zeigen wir Ihnen die Top 10 Weiterbildungen in folgenden Bereichen:

Künstliche Intelligenz (KI) - Künstliche Intelligenz (künstliche Intelligenz). Spezialkurse in künstlicher Intelligenztechnologie und ihren vielfältigen Einsatzmöglichkeiten.
Maschinelles Lernen (ML) - Maschinelles lernen (Maschinelles Lernen). Schulungsprogramme zu den Grundlagen des maschinellen Lernens und seinen fortgeschrittenen Anwendungen.

Diese Kurse führen Sie durch die Grundlagen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens und vermitteln Ihnen ein umfassendes Verständnis dieser wichtigen Technologiefelder.

Wir überprüfen Schulungen von Akkreditierte offizielle Bildungseinrichtungen.

في Guides.aiUnser Ziel ist es, die weltweit besten Lehrgänge zur Nutzung künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellen Lernens (ML) anzubieten.

Möglicherweise suchen Sie jedoch nach einem schrittweisen Schulungskurs.
Genau aus diesem Grund haben wir diese Liste erstellt.

Schauen wir es uns an.

bestehend: Top 10 Schulungskurse zu künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen

1. Stanford-Kurs für maschinelles Lernen – Andrew Ng

Vorteile

Hochwertige Inhalte der Stanford University.
Präsentiert vom KI-Pionier Andrew Ng.
Eine hervorragende Mischung aus Theorie und praktischen Übungen im Bereich des maschinellen Lernens.

Mängel

Im Hinblick auf die heutige Technologie etwas altmodisch.
Konzentriert sich stark auf Mathematik; Dies kann für Anfänger im maschinellen Lernen einschüchternd sein.

Preisgestaltung

Kostenlose Einsichtnahme, Zertifikat gegen Gebühr.

Merkmale

Videovorträge
Kurztests
Von Kollegen bewertete Aufgaben

Online-Zugriff: Stanfords Kurs zum maschinellen Lernen

2. Fast.ai-Kurse

Vorteile

Fokus auf praktischen Anwendungen im Bereich der künstlichen Intelligenz.
Starke Unterstützung durch die Community.
Fortgeschrittene Techniken des maschinellen Lernens.

Mängel

Weniger Fokus auf grundlegende Theorien.
Vorherige Programmiererfahrung erforderlich.

Preisgestaltung

Frei.

Merkmale

Interaktive Notizbücher.
Videovorträge.
Community-Foren.

Online-Zugriff: Fast.ai-Kurse

3. Einführung in die künstliche Intelligenz mit Python – Harvard CS50-Kurs

Vorteile

Umfassende Abdeckung von KI-Konzepten.
Eine gute Balance zwischen den theoretischen und praktischen Aspekten der künstlichen Intelligenz.
Hochwertige Studienmaterialien im Bereich der künstlichen Intelligenz.

Mängel

Für absolute Anfänger in KI und Python kann es intensiv sein.
zeitaufwendig.

Preisgestaltung

Kostenlose Begutachtung, Zertifikat gegen Gebühr.

Merkmale

Aufgabensätze
Abschlussprojekt
Skript

Online-Zugriff: Kurs für künstliche Intelligenz und Python der Harvard University

4. Einführung in Deep Learning – Massachusetts Institute of Technology (MIT)

Vorteile

Konzentriert sich hauptsächlich auf neuronale Netzwerke.
Ausführliche Vorlesungen zum Thema Deep Learning.
Es wird von MIT-Dozenten unterrichtet.

Mängel

Erfordert solide Grundlagen in Mathematik und Informatik.
Die Komplexität nimmt rasant zu.

Preisgestaltung

Für ein kostenloses Audit verfügbar.

Merkmale

Praktische Projekte zur Anwendung von Deep-Learning-Konzepten.
Umfassende Videovorlesungen.
Tests zur Beurteilung des Verständnisses.

Online-Zugriff: MIT-Einführung in Deep Learning

5. Crashkurs zum maschinellen Lernen – Google

Vorteile

Geeignet für Anfänger im maschinellen Lernen.
Geschäftsorientiert.
Enthält Tutorials zu TensorFlow.

Mängel

Für erfahrenere Lernende im maschinellen Lernen ist die Tiefe möglicherweise nicht ausreichend.
Konzentrieren Sie sich mehr auf die Google-Tools.

Preisgestaltung

Frei.

Merkmale

Interaktive Übungen
Videovorträge
Multiple-Choice-Tests

Online-Zugriff: Googles Crashkurs im maschinellen Lernen

6. Nanodegree-Programm für Machine Learning Engineers – Udacity

Vorteile

Konzentriert sich hauptsächlich auf Funktionen.
Realistische Projekte.
Unterstützung durch einen spezialisierten Mentor.

Mängel

Hohe Kosten.
Erfordert einen Zeitaufwand.

Preisgestaltung

Kostenpflichtiges Programm.

Merkmale

Projektprüfung durch Branchenexperten
Professionelle Dienstleistungen
Technische Unterstützung durch einen Guide

Online-Zugriff: Nanodegree-Programm für Machine Learning Engineer

7. Deep Learning-Spezialisierung – Andrew Ng, Coursera

Vorteile

Behandelt fortgeschrittene Themen im Bereich Deep Learning.
Tauchen Sie ein in die Welt der neuronalen Netzwerke und ihrer Anwendungen.
Praktische Tipps zum Organisieren und Verwalten von Machine-Learning-Projekten.

Mängel

Erfordert Vorkenntnisse zu Konzepten des maschinellen Lernens (ML).
Kosten für den Erwerb des akkreditierten Zertifikats.

Preisgestaltung

Der Zugang zur Überprüfung ist kostenlos, für den Erhalt des Zertifikats fällt jedoch eine Gebühr an.

Merkmale

Spezielle Tests zur Beurteilung des Verständnisses.
Abschlussprojekte zur Anwendung von Wissen.
Strukturierte Lernpfade zum Erreichen spezifischer Ziele im Deep Learning.

Online-Zugriff: Deep Learning-Spezialisierung – über Coursera

8. Maschinelles Lernen mit Python – DataCamp

Vorteile

Konzentrieren Sie sich auf die Datenverarbeitung.
Projektbasiertes Lernen.
Interaktive Codierübungen.

Mängel

Weniger theoretische Grundlage.
Für den vollständigen Zugriff ist ein Abonnement erforderlich.

Preisgestaltung

Kostenpflichtiges Abonnement.

Merkmale

Fähigkeiten und Karrierewege
Praxisprojekte
Sofortiges Feedback

Online-Zugriff: Lernpfad für maschinelles Lernen und Python

9. Berufszertifikat in Maschinellem Lernen – edX IBM

Vorteile

Professionelle Branchenperspektive.
Deckt Arbeitsabläufe in den Bereichen Datenwissenschaft, maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) ab.
IBM-Zertifizierung.

Mängel

Kosten für die Erlangung des Zertifikats.
Im Vergleich zu anderen Programmen fehlen praktische Projekte.

Preisgestaltung

Der Zugang zur Prüfung ist kostenlos, für den Erhalt des Zertifikats wird jedoch eine Gebühr erhoben.

Merkmale

Selbstbildung
Berufszertifikat
Abschließende Bewertungen

Online-Zugriff: Professionelles Zertifikat in Deep Learning – edX IBM

10. Praktischer Python- und R-Kurs in Data Science – Udemy

Vorteile

Umfassende Abdeckung einer Vielzahl von Themen der Datenwissenschaft.
Intensive praktische Anwendung des Schreibens von Code mit Python und R.
Nach dem Kauf haben Sie lebenslangen Zugriff auf den Kurs.

Mängel

Die Qualität variiert je nach Thema.
Nach Abschluss des Kurses gibt es kein offiziell anerkanntes Zertifikat.

Preisgestaltung

Einmalzahlung.

Merkmale

Herunterladbare Ressourcen.
Videos auf Anfrage.
Abschnitt „Fragen und Antworten“.

Online-Zugriff: Udemys Kurs zum maschinellen Lernen

Fazit

Sie haben das Ende der Liste erreicht.

In diesem Artikel haben wir die 10 beliebtesten und effektivsten Schulungskurse im Bereich künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (KI & ML) überprüft.
Wir hoffen, wir konnten Ihnen dabei helfen, diese Kurse besser zu verstehen …
Und wählen Sie den Studiengang, der Sie am meisten interessiert.

Wir wünschen Ihnen viel Spaß beim Lernen!

Erfahren Sie, wie Sie produktiver werden mit Unsere Anleitungen zum Einsatz künstlicher Intelligenz.

Vielen Dank für das Lesen dieses Artikels,