Das sind die besten Machine Learning Kurse 2022

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Zusammenfassung

Machine Learning lernt man nicht mal eben so. Mit den richtigen Kursen kannst du dich aber bequem von zu Hause fortbilden und zum Experten werden. Wir stellen die besten Onlinekurse vor.

Was ist Machine Learning?

Machine Learning, kurz ML, ist ein Unterbereich der Künstlichen Intelligenz. Dabei geht es beim ML darum, Algorithmen zu bauen, die lernen können und sich mittels der bereits verarbeiteten Daten eigenständig immer wieder anpassen und verbessern. Ein typisches Beispiel sind Empfehlungsdienste auf Shoppingwebsites oder betrügerische Aktivitäten beim Einloggen in Bank-Accounts.

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Welche Vorkenntnisse brauchst du, um Machine Learning Kurse zu schaffen?

Auch wenn sich die hier vorgestellten Kurse an Anfänger*innen im Bereich ML richten, sind in der Regel gute mathematische Fähigkeiten und wenigstens Grundlagenkenntnisse in der Programmiersprache Python ratsam.

Wenn du da noch Nachholbedarf hast, empfehle ich dir in diesem Artikel die besten Python Onlinekurse für Beginner. Python deshalb, weil in den meisten Fällen in den Machine Learning Kursen mit Python gearbeitet wird. Außerdem ist es eine schöne Sprache, die nachvollziehbar aufgebaut ist und sich generell super eignet, um Programmieren zu lernen.

In diesem Beitrag empfehle ich übrigens nur Kurse, die sich auf frei verfügbare Technologien und Programmiersprachen wie R oder Python stützen. Machine Learning mit AWS, Microsoft Azure oder Google Cloud würde leider den Rahmen eines Posts sprengen. Außerdem stelle ich dir nur Kurse vor, die du sofort, jederzeit und in deinem eigenen Lerntempo absolvieren kannst.

Machine Learning mit Andrew Ng (Stanford University)*

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Quelle: coursera.org

Die Machine Learning Spezialisierung mit Coursera-Gründer Andrew Ng besteht aus drei Kursen und wird von der Stanford University auf der Lernplattform Coursera angeboten. Er ist ziemlich sicher nicht nur der bekannteste, sondern auch einer der ersten Machine Learning Onlinekurse. Für jeden erfolgreich abgeschlossenen Teil der Spezialisierung erhältst du ein Zertifikat, sowie am Ende ein Zertifikat über die gesamte Spezialisierung.

Wichtig zu wissen: Coursera Zertifikate lassen sich wie die meisten Nachweise von seriösen Onlinekursen ganz unkompliziert bei Linkedin einbinden!

Kursleiter

Die Kurse werden unterrichtet von Andrew Ng, einem der Vorreiter in Sachen Künstliche Intelligenz und langjähriger Wissenschaftler an der Stanford University. Unter anderem war Andrew Ng auch als Machine Learning Spezialist bei Google Brain und der chinesischen Suchmaschine Baidu tätig.

Inhalt des Kurses

Machine Learning mit Andrew Ng ist eine Spezialisierung der berühmten Stanford University, die aus 3 Kursen besteht. Das Programm gibt es bereits seit 2012, und die Kurse wurden erst Ende 2021 komplett auf den neuesten Stand gebracht. Es ist einer der wenigen Machine Learning Kurse überhaupt, die sich an Anfänger*innen richten. Lediglich ein paar Grundkenntnisse in Programmierung werden vorausgesetzt (wie du diese erlangst, habe ich oben in der Einleitung bereits beschrieben). Die verwendete Programmiersprache ist Python. Die Spezialisierung ist in etwa auf 3 Monate angelegt.

Kurs 1: Supervised Machine Learning: Regression and Classification

In diesem top bewerteten ersten Kurs lernst du, wie man mit den bekannten Python Learning Libraries NumPy und scikit-learn erste machine learning Models erstellt. Du lernst, solche Modelle zu nutzen, zum Beispiel mit linearer und logistischer Regression.

Kurs 2: Advanced Learning Algorithms

In diesem Kurs kommt TensorFlow ins Spiel, ein bekanntes Framework für maschinelles Lernen, das ursprünglich von Google Brain für interne Zwecke programmiert wurde. Außerdem lernst du Best Practices für Machine Learning Entwicklung kennen, und du erstellst und verwendest sogenannte Decision Trees.

Kurs 3: Unsupervised Learning, Recommenders, Reinforcement Learning

Unsupervised Learning ist eine grundlegende Machine Learning Methode. Dabei lernt der Algorithmus, unsupervised, also ohne Überwachung, Muster in Daten zu erkennen. Du lernst in diesem letzten Kurs, solche Techniken anzuwenden und Empfehlungssysteme zu erstellen, die darauf basieren.

Was kostet der Machine Learning Kurs mit Andrew Ng?

Bei Coursera kannst du jede Spezialisierung erst einmal 7 Tage lang kostenfrei testen. Wenn du dich nicht selbstständig austrägst, geht die Schnupperphase in ein Abonnement über. Dies kostet 46 Euro pro Monat und endet automatisch, wenn du die Spezialisierung abgeschlossen hast. Du kannst aber auch vorher immer zum Ende eines Abrechnungsmonats kündigen.

Alles Weitere Wissenwerte über die Lernplattform Coursera erfährst du in diesem Beitrag.

Bewertungen

Dank des berühmten Kursleiters Andrew Ng hat der Machine Learning Kurs so etwas wie Kultstatus. Alle drei Kurse der Machine Learning Spezialisierung werden mit 4,9 von 5 möglichen Punkten bewertet. Das muss man erstmal schaffen!

Tipp zum Weiterlernen: Deep Learning Spezialisierung mit Andrew Ng*

Hast du die Machine Learning Spezialisierung gemeistert und willst mehr? Oder du hast bereits Vorkenntnisse und es wird dir ernst ist mit der Karriere in ML? Dann solltest du unbedingt Deep Learning mit Andrew Ng anschauen. In vier aufeinander aufbauenden Kursen erstellst du neuronale Netze und beschäftigst dich mit spannenden Use Cases wie Spracherkennung oder Chatbots.

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IBM Introduction to Machine Learning Specialization*

Machine Learning Kurse auf Coursera
Coursera*

Eine weitere beliebte Online- Weiterbildung für Machine Learning für Einsteiger*innen ist die Coursera-Spezialisierung „Einführung in Maschinelles Lernen“ von IBM. In vier Kursen erarbeitest du erste Skills, um später als Machine Learning Experte oder Expertin durchzustarten. Du lernst echte Anwendungsfälle von ML (= Machine Learning) kennen und hast am Ende der Spezialisierung schon erste Projekte für dein Bewerbungsportfolio. Bei 4 Stunden/Woche kannst du die Spezialisierung in 5 Monaten schaffen. Wenn du mehr Zeit investieren kannst, bist du natürlich auch schneller durch.

Auch für diese Spezialisierung sind Grundkenntnisse in Python und solide mathematische Fähigkeiten hilfreich.

Kurs 1: Exploratory Data Analysis or Machine Learning

Im ersten Kurs entdeckst du die spannende Welt der Daten. Du lernst wichtige Techniken für die Datenanalyse mit SQL, NoSQL, Datenbanken und Cloud.

Kurs 2: Supervised Machine Learning: Regression

Supervised Machine Learning sind menschlich überwachte Algorithmen. In diesem Kurs geht es zunächst um Regression Models, wo die Beziehung zweier Variablen zueinander untersucht werden, zum Beispiel wie sie Höhe und Gewicht in einem bestimmten Fall zueinander verhalten. Du lernst Modelltraining und wirst mit den wichtigsten Best Practices des supervised ML vertraut gemacht.

Kurs 3: Supervised Machine Learning: Classification

In diesem ML Kurs geht es um einen anderen Modellierungsansatz des überwachten Lernens- die Klassifizierung. Dabei geht es darum, Objekte ihren Merkmalen nach in vordefinierte Kategorien einzusortieren. Du lernst, entsprechende Modelle zu trainieren und auch hier wieder wirst du mit den Best Practices der Classification vertraut gemacht.

Kurs 4: Unsupervised Machine Learning

Last but not least: ein Kurs zum nicht überwachten Lernen! Welche Probleme lassen sich mit unsupervised ML lösen? Was ist Clustering? Welche Metriken sind wichtig, um Cluster zu charakterisieren? Diese und weitere Fragen werden in diesem Kurs behandelt

Bewertungen

Alle vier Kurse liegen bei den Bewertungen zwischen 4,6 und 4,9 von 5 Punkten. Gerade im Bereich Weiterbildung ist es immer so eine Sache mit den Bewertungen, da jeder User ganz individuelle Wünsche und Erwartungen an so einen Onlinekurs hat.

Kosten

Die Spezialisierung kostet 37 Euro im Monat. Die ersten 7 Tage kannst du unverbindlich testen, musst aber bei Nichtgefallen aktiv das Abo canceln.

Besonderheiten

Wenn du die IBM Spezialisierung durchziehst, bekommst du nicht nur das Coursera Zertifikat, sondern auch ein Badge von IBM, dass du mit deinem Netzwerk teilen kannst.

Im Anschluss an die Einführungs-Spezialisierung fehlen dir nur noch 2 weitere Kurse, um auch das IBM Machine Learning Professional Certificate* zu erhalten. Wenn du das geschafft hast, bist du definitiv gewappnet, um dich im Bereich ML zu bewerben.

Machine Learning for All (University of London)*

Ich liebe Kurse, die so konzipiert sind, dass auch absolute Newbies einen Mehrwert haben. Es ist nicht so leicht, in einem hochtechnologischen Umfeld mitreden zu können oder gar als Erwachsener nochmal Fuß zu fassen. Da sind solche Kurse wie Machine Learning for All* , die dir die wesentlichen Konzepte einmal vernünftig aufdröseln, einfach Gold wert.

Der Kurs richtet sich an Menschen, die in einem ML-Bereich arbeiten, ohne selbst Data Scientist zu sein (zum Beispiel Manager), aber auch an alle, die mit dem Gedanken spielen, auf Machine Learning umzusatteln. Und selbstverständlich ist der Kurs auch etwas für dich, wenn du dich einfach nur so für Machine Learning und Künstliche Intelligenz interessierst.

Du lernst die wichtigsten Ideen und Anwendungsszenarien des ML und wirst dich sogar mit einem No-Code-Tool selbst an einem Machine Learning Projekt versuchen.

Inhalt des Kurses

  • Introduction to Machine Learning
  • Data Features
  • ML in Practice
  • ML Project

Der Kurs dauert 22 Stunden und du kannst ihn natürlich in deinem eigenen Tempo durchlaufen. Der Kurs an sich ist kostenlos, wenn du auf bewertete Aufgaben und ein Zertifikat verzichten kannst. Beides ist aber inbegriffen für einmalig 46 Euro.

Data Science: Machine Learning (Harvard)*

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Der Machine Learning Kurs der Harvard University wird auf der Lernplattform edX angeboten und ist Teil des Professional Certificate Program in Data Science*.

In diesem Kurs lernst du die Grundlagen des Machine Learning, insbesondere bekannte ML Algorithmen und wie du Daten und Algorithmen trainierst. Das Schöne: du lernst anhand eines Praxisprojekts, indem du im Verlauf des Kurses ein Film-Empfehlungssystem erstellst.

Dauer des Kurses

Der Kurs ist auf 8 Wochen ausgelegt, bei 2-4 Stunden Arbeitszeit pro Woche. Wenn du das vollständige Data-Science-Programm machen willst, solltest du einige Monate dafür einplanen, je nachdem, wieiviel Zeit du wöchentlich zum Lernen freimachen kannst.

Kosten

Auf edX hast du die Möglichkeit, jeden Kurs kostenlos im „Audit“-Modus zu testen. Du hast zeitlich begrenzt Zugriff auf die meisten Videos und Lernmaterialen, aber in der Regel nicht auf bewertete Leistungen und Tests. Außerdem erhältst du in der kostenlosen Version kein Zertifikat.

Als „Verified Track“, bei dem du zeitlich unbegrenzt auf alle Materialen inklusive Tests zugreifen kannst und bei Bestehen ein Zertifikat bekommst, zahlst du für den Kurs einmalig 100 Euro.

Besonderheit

Der ML-Kurs ist wie gesagt in ein Programm eingebettet, die einzelnen Teile bauen aufeinander auf. Deshalb wird in der offiziellen Kursbeschreibung ausdrücklich empfohlen, zunächst die vorangehenden Kurse des Data Science Programms zu absolvieren.

Machine Learning von A-Z (udemy)*

Bei Udemy gibt es bekanntlich unendliche Möglichkeiten, sich für wenig Geld in allen denkbaren Disziplinen weiterzubilden. Machine Learning ist da keine Ausnahme. Der Kurs Machine Learning von A – Z des beliebten Udemy-Trainers Jannis Seemann bringt dir in sage und schreibe 36 Stunden Videolektionen alle wichtigen Grundlagen des Machine Learning bei. Gearbeitet wird wahlweise mit Python oder der Programmiersprache R. Angefangen bei Linearer Regression, über Statistik, Naiver Bayes bis hin zu Neuronalen Netzten deckt der Kurs alles ab, um einen fundierten Einstieg in die Materie zu bekommen.

Jannis ist bekannt dafür, seine Kurse regelmäßig zu aktualisieren und viele Praxisbeispiele zu bringen, die durchweg positiven Bewertungen sprechen da für sich.

Kosten

Regulär kostet der Kurs 94,99 Euro. Udemy hat jedoch sehr häufig Rabattaktionen, bei denen fast alle Kurse für etwa 10-20 Euro zu haben sind. Sollte gerade kein Angebot laufen, lohnt es sich auf jeden Fall, noch ein paar Tage abzuwarten. Es kommt definitiv bald wieder eine Aktion.

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Machine Learning Komplettkurs mit Python (udemy)*

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Auch Jan Schaffranek ist ein bekannter Udemy-Trainer im Bereich Programmierung und Künstliche Intelligenz mit großer Fangemeinde. Sein Machine Learning Kurs beginnt mit einer Einführung in Python. Jan erklärt dir in über 17 Stunden Videolektionen alle essentiellen Begriffe und Konzepte des Machine Learning, darunter auch die wichtigen ML Bibliotheken TensorFlow und sklearn. Praktische Beispiele und Programmierübungen dürfen natürlich auch nicht fehlen.

Kosten

Auch dieser Kurs ist regulär für 94,99 Euro zu haben, während einer Rabattaktion kannst du ihn auch schon für 9,99 Euro ergattern.

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Brainvestment ist dein Blog für berufliche Weiterbildung und deine persönliche Entwicklung. Wir finden die besten Kurse, um dich voranzubringen.

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