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 werden Schulungsangebote von offiziell akkreditierten Bildungseinrichtungen prüfen.

Bei Guides.ai ist es unser Ziel, die weltweit besten Lernvideos zur Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (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-Zugang: Stanford-Kurs für Maschinelles 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-Zugang: 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-Zugang: Kurs „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-Zugang: Eine Einführung in Deep Learning vom Massachusetts Institute of Technology (MIT)

 

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-Zugang: Googles Intensivkurs für maschinelles 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-Zugang: Nanodegree-Programm für Machine Learning Engineers

 

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-Zugang: Spezialisierung „Deep Learning“ – 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-Zugang: 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-Zugang: Professionelle Zertifizierung im Bereich Deep Learning – IBM edX

 

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-Zugang: Udemy-Kurs für Maschinelles 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 mithilfe unserer Anleitungen zur Nutzung künstlicher Intelligenz, wie Sie produktiver werden können .

Vielen Dank für das Lesen dieses Artikels,