Finden Sie für unterschiedliche Lernstile, Ziele und Komfortniveaus einen Kurs, der zu Ihnen passt Du lernen ist HART. Manche Menschen brauchen visuelle Elemente. Während andere direkt in den Code einsteigen möchten. Manche brauchen Struktur, andere brauchen Flexibilität. Und viele Lernende wollen am Ende lediglich einen Nachweis ihrer Anstrengung in Type eines Zertifikat.
Vor diesem Hintergrund wurde diese Liste erstellt. Eine Liste kostenloser ML-Kurse, jeder für einen anderen Lerntyp, damit Sie sich nicht mehr in das falsche Format zwingen und auf eine Weise lernen können, die für Sie funktioniert. Vom Klassenzimmerliebhaber bis zum Einsiedler deckt dieser Artikel jeden ab.
1. Für ein Zertifikat mit Anerkennung!
Maschinelles Lernen in Google Cloud – Google Cloud | ML mit echten Produktionssystemen
Dieser Kurs richtet sich an Lernende, die daran interessiert sind, große Namen in ihrem Lebenslauf zu haben. Anstatt ML als rein akademische Theorie zu behandeln, konzentriert sich der Kurs auf die Funktionsweise von Modellen gebaut, ausgebildetund in Produktionsumgebungen bereitgestellt werden.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Entworfen von Google Cloud-Ingenieuren
- Deckt reale Produktions-ML-Workflows ab
- Gute Einführung in cloudbasierte ML-Systeme
- Zertifikat über Coursera-Finanzhilfe erhältlich
Am besten für Lernende geeignet, die eine unterstützte ML-Ausbildung wünschen GOOGle.
2. Für praktisches, praktisches Lernen
Maschinelles Lernen mit Python – freeCodeCamp | Lernen Sie ML, indem Sie echte Modelle erstellen.
freeCodeCamp dauert eine praxisorientierter Ansatz zu diesem ML-Downside. Anstelle von theoretischen Vorlesungen werden im Lehrplan Konzepte durch Programmierübungen und Projekte eingeführt. Sie arbeiten mit Python und ähnlichen Bibliotheken TensorFlow Und NumPyModelle bauen und gleichzeitig lernen, wie sie funktionieren.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Starkes projektbasiertes Lernen
- Echte Python-Workflows für maschinelles Lernen
- Neuronale Netze und NLP-Projekte
- Kostenloses Zertifikat nach Abschluss
Am besten für Lernende geeignet, die lieber lernen, indem sie Dinge bauen.
3. Für die Arbeit an realen Problemen
Einführung in maschinelles Lernen – Kaggle | Lernen Sie ML anhand realer Datensätze
Der Mikrokurs für maschinelles Lernen von Kaggle ist kurz, zielgerichtet und sehr praktisch. In jeder Lektion wird ein Konzept vorgestellt und Sie werden dann sofort aufgefordert, es anhand realer Datensätze anzuwenden. Da die Übungen direkt in der Kaggle-Umgebung ausgeführt werden, können Lernende mit Modellen experimentieren, ohne sich um die Einrichtung kümmern zu müssen.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Anfängerfreundlicher Unterricht
- Echte Datensätze für praktisches Wissen
- Interaktive Codierungsumgebung
- Glaubwürdiges Zertifikat
Supreme für Lernende, die schnelle und praktische ML-Erfahrung wünschen.
4. Für strukturiertes Berufslernen
Kurs zum maschinellen Lernen für Anfänger – Analytics Vidhya | ML für Datenkarrieren konzipiert
Dieser Kurs nähert sich ML aus einer datenwissenschaftlichen Perspektive. Anstatt sich ausschließlich auf Algorithmen zu konzentrieren, wird erklärt, wie maschinelles Lernen in reale Arbeitsabläufe passt. Die Konzepte werden nach und nach mit praktischen Beispielen und branchenbezogenen Erläuterungen eingeführt.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Einsteigerfreundliche ML-Roadmap
- Auf Datenwissenschaft ausgerichteter Lehrplan
- Praxisbeispiele zum Modellbau
- Kostenloses Zertifikat nach Abschluss
Perfekt für Lernende, die in die Bereiche Datenwissenschaft oder maschinelles Lernen wechseln möchten.
Bonus: Wenn Sie eine Playlist wünschen, die den Inhalt des Kurses ergänzt, sehen Sie sich das folgende Video an:
Microsoft Azure Machine Studying – Microsoft | ML-Grundlagen durch das Azure-Ökosystem
Der Kurs von Microsoft führt in maschinelles Lernen ein und demonstriert gleichzeitig, wie Modelle mithilfe von Azure-Diensten erstellt und bereitgestellt werden. Der Schwerpunkt des Lehrplans liegt auf der Modellschulung, -bewertung und -bereitstellung, während die Lernenden mit cloudbasierten ML-Instruments vertraut gemacht werden, die in der Industrie verwendet werden.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Direkte Schulung von Microsoft
- Kontakt mit Azure ML-Instruments
- Praktische Beispiele für die Modellbereitstellung
- Zertifikat nach Abschluss erhältlich
Am besten für Lernende geeignet, die sich für cloudbasierte Systeme für maschinelles Lernen interessieren.
6. Zum Erlernen von ML mit Python-Ökosystemen
Maschinelles Lernen mit Python – IBM | Wenden Sie ML-Techniken mit Python an
Dieser Kurs konzentriert sich auf die Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen mithilfe von Python und beliebten Knowledge-Science-Bibliotheken. Der Schwerpunkt liegt auf der Anwendung von ML und der Kurs zielt darauf ab, industrietaugliche Kandidaten hervorzubringen.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Python-basiertes maschinelles Lerntraining
- Klare Erklärungen gängiger Algorithmen
- Praktische ML-Beispiele und Übungen
- Zertifikat über die Plattform verfügbar
Am besten geeignet für Lernende, die sich auf ML-Entwicklungsrollen vorbereiten.
7. Für die Grundlagen
Terminologie und Prozess des maschinellen Lernens – AWS | Den Aufbau von ML-Systemen verstehen
Die Schulung von Amazon führt in die Schlüsselkonzepte hinter maschinellen Lernsystemen ein und konzentriert sich dabei auf die Grundlagen. Anstatt an Modellen und anderen Dingen zu arbeiten, bietet Ihnen dieser Kurs eine solide Grundlage, auf der Sie Ihre ML-Reise aufbauen können.
Was macht diesen Kurs besonders?
- Schulung erstellt von AWS
- Deckt ML-Workflows ab, die in der Produktion verwendet werden
- Klare Erklärung der ML-Terminologie und -Prozesse
- Zertifikat verfügbar über AWS Ability Builder
Am besten für Lernende geeignet, die verstehen möchten, wie maschinelle Lernsysteme in realen Umgebungen funktionieren.
Letzte Gedanken
Es gibt keinen einzigen, besten Weg, maschinelles Lernen zu erlernen. Aber der folgende Leitfaden könnte Ihnen bei dieser Entscheidung helfen:
Wenn Sie praktische Erfahrung wünschen, freeCodeCamp Und Kaggle sind hervorragende Ausgangspunkte. Wenn Sie ein glaubwürdiges Zertifikat wünschen, das Ihr Lernen untermauert, Microsoft, GoogleUnd AWS sorgen für starke Glaubwürdigkeit. Und wenn Ihr Ziel eine Karriere in der Datenwissenschaft oder KI ist, Analytik VidhyaDer Kurs bietet eine freundliche Einführung in das Fachgebiet.
Wählen Sie eine, die am besten zu Ihrer Lernmethode passt, und bauen Sie darauf auf.
Häufig gestellte Fragen
A. Ja. Der Zugang zu allen aufgeführten Kursen ist kostenlos und die meisten bieten über ihre Lernplattformen Zertifikate oder Abschlussabzeichen an.
„Intro to Machine Studying“ von A. Kaggle und „Machine Studying with Python“ von freeCodeCamp sind beide ausgezeichnete, anfängerfreundliche Ausgangspunkte.
A. Ja, aber irgendwann wird das Programmieren wichtig. Viele Anfängerkurse führen in Konzepte des maschinellen Lernens ein, bevor tiefergehende Programmierkenntnisse erforderlich sind.
Ich bin auf die Überprüfung und Verfeinerung von KI-gestützter Forschung, technischer Dokumentation und Inhalten im Zusammenhang mit neuen KI-Technologien spezialisiert. Meine Erfahrung umfasst KI-Modelltraining, Datenanalyse und Informationsabruf und ermöglicht es mir, Inhalte zu erstellen, die sowohl technisch korrekt als auch zugänglich sind.
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