Die besten Machine-Learning-Kurse für 2026

2. Create Machine Learning Models — Microsoft Learn

Microsoft Learns Create Machine Learning Models-Pfad ist eine starke, kostenlose Vendor-Option für alle, die einen modularen, praxisnahen Einstieg in das Azure-ML-Ökosystem suchen.

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• Niveau: Einsteiger
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• Umfang: ca. 10 Stunden über den gesamten Pfad
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• Kosten: Komplett kostenlos
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• Am besten geeignet für: Engineers in Microsoft-orientierten Unternehmen oder Lernende mit Ziel auf Azure AI Engineer bzw. Data Scientist Associate Zertifizierungen
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Der Pfad deckt das Erkunden und Analysieren von Daten mit Python ab, das Trainieren und Evaluieren von Regressions- und Klassifikationsmodellen, das Trainieren von Clustering-Modellen sowie das Verfeinern und Testen von Deep-Learning-Modellen. Die Lektionen bestehen aus kurzen Modulen mit interaktiven Sandboxes — eine Azure-Subscription ist zum Start nicht nötig. Weniger sprach-agnostisch als Coursera oder Kaggle (spätere Module lenken Richtung Azure ML SDK), aber eine naheliegende Wahl für Lernende, die sowohl ML-Grundlagen als auch ein zur Microsoft-Cloud passendes Zertifikat wollen.

3. Intro to Machine Learning — Kaggle Learn

Kaggles Intro to Machine Learning ist eine starke, kostenlose Option für alle, die kurze, projektbasierte Lektionen möchten, die direkt in Wettbewerbsarbeit münden.

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• Niveau: Einsteiger
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• Umfang: ca. 3 Stunden
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• Kosten: Komplett kostenlos
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• Am besten geeignet für: Lernende, die einen schnellen Einstieg in ML und anschließend eine Wettbewerbsplattform mit echten Datensätzen zum Üben wollen
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Der Kurs führt in sieben kompakten Lektionen durch den Standard-ML-Workflow: Wie Modelle funktionieren, grundlegende Datenexploration, dein erstes Modell mit Entscheidungsbäumen, Modellvalidierung, Underfitting und Overfitting, Random Forests und (natürlich) das Einreichen in einen Kaggle-Wettbewerb. Jede Lektion kombiniert ein kurzes Tutorial mit einer praktischen Übung in einem Kaggle Notebook. 

4. Practical Deep Learning for Coders — fast.ai

fast.ais Practical Deep Learning for Coders ist eine starke Projekt-zuerst-Option für alle, die zuerst funktionierende Modelle bauen und danach die Theorie vertiefen wollen.

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• Niveau: Fortgeschritten (ein Jahr Programmiererfahrung erforderlich)
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• Umfang: ca. 20 Stunden Video über 7 Lektionen; deutlich mehr für die Projektarbeit
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• Kosten: Komplett kostenlos
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• Am besten geeignet für: Entwickler, die bereits programmieren und in der ersten Woche ein lauffähiges Deep-Learning-Modell shippen wollen, um danach die Grundlagen zu verstehen
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Geleitet von Jeremy Howard. Der Kurs stellt die übliche Didaktik auf den Kopf: In Lektion 1 trainieren Lernende einen State-of-the-Art-Bildklassifikator auf eigenen Daten, bevor erklärt wird, was ein neuronales Netz ist. In den Folgelektionen werden die Schichten nach und nach aufgedeckt. Die aktuelle Version nutzt PyTorch, fastai, Hugging Face Transformers und Gradio für das Deployment.

5. Machine Learning Crash Course — Google

Googles Machine Learning Crash Course ist eine starke, kostenlose Option für alle, die einen hochwertigen, vom Anbieter verfassten Einstieg mit interaktiven Widgets möchten, die ein Gefühl dafür vermitteln, wie Modelle sich tatsächlich verhalten.

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• Niveau: Einsteiger bis Fortgeschrittene
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• Umfang: ca. 15 Stunden für die Grundlagenmodule; länger mit den Advanced- und LLM-Modulen
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• Kosten: Komplett kostenlos
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• Am besten geeignet für: Engineers auf jedem Level, die einen aktuellen, gut getakteten ML-Überblick wollen, plus Extra-Tiefe zu LLMs und produktiven ML-Systemen
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Ursprünglich für Google Engineers geschrieben und inzwischen öffentlich. Das Update von 2024 hat das Lernprogramm deutlich erweitert: Die grundlegenden ML-Module (Lineare Regression, Logistische Regression, Klassifikation, Neuronale Netze, Embeddings) stehen nun neben Advanced-Modulen zu produktiven ML-Systemen, Generativer KI, Large Language Models und Fairness im ML. Jede Lektion enthält interaktive Colab-Notebooks und kurze Visualisierungs-Widgets, mit denen Lernende das Modellverhalten manipulieren können.

6. CS229 Machine Learning — Stanford Online

Stanfords CS229 ist eine starke Option für alle, die die volle mathematische Tiefe eines Master-Kurses in Machine Learning wollen.

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• Niveau: Fortgeschritten (Lineare Algebra, Mehrdimensionale Analysis, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Python erforderlich)
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• Umfang: ca. 20 Vorlesungen à ~80 Minuten plus Übungsblätter
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• Kosten: Vorlesungsvideos kostenlos auf YouTube; die Professional-Certificate-Version über Stanford Online ist kostenpflichtig
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• Am besten geeignet für: Engineers, Forschende und Masterstudierende, die rigorose Herleitungen statt Intuition-First-Erklärungen bevorzugen
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CS229 behandelt Supervised Learning (Lineare Modelle, GLMs, SVMs, Kernelmethoden), Unsupervised Learning (k-means, EM, PCA, ICA), Deep Learning und Reinforcement Learning — durchgehend mit Beweisen und Herleitungen. Ein guter Kurs für alle, die verstehen wollen, warum die Algorithmen funktionieren, nicht nur, wie man sie anwendet.

7. 6.036 Introduction to Machine Learning — MIT OpenCourseWare

MITs 6.036 ist eine starke, kostenlose Hochschuloption für alle, die eine Einführung mit Bachelor-Niveau und Fokus auf die zugrundeliegenden Algorithmen und die Mathematik suchen.

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• Niveau: Mittel bis Fortgeschritten (Python, Lineare Algebra und grundlegende Wahrscheinlichkeitsrechnung erforderlich)
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• Umfang: ca. 24 Vorlesungen plus 12 Übungsblätter und Labs
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• Kosten: Komplett kostenlos
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• Am besten geeignet für: Selbstgesteuerte Lernende, die MIT-Niveau möchten und lieber mit Beweisen und Übungsaufgaben arbeiten als angewandte Projekte zu bauen
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Der Kurs umfasst lineare Klassifikatoren, Perzeptrons und den Perzeptron-Konvergenzsatz, Logistische Regression und Gradientenabstieg, Merkmalsrepräsentationen und Regularisierung, Neuronale Netze und Backpropagation, Convolutional und Recurrent Networks, Zustandsmaschinen und Markow-Entscheidungsprozesse sowie Reinforcement Learning. Vorlesungen und Übungsblätter sind Originalmaterialien des On-Campus-Kurses am MIT. Weniger poliert als kommerzielle Angebote.

8. Machine Learning A–Z: Udemy

Kirill Eremenko und Hadelin de Ponteves’ Machine Learning A–Z ist eine starke, projektbasierte Option auf Udemy mit über einer Million eingeschriebener Lernender.

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• Niveau: Einsteiger bis Fortgeschrittene
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• Umfang: ca. 44 Stunden Video plus Vorlagen und Übungen
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• Kosten: 15–85 $ im Udemy-Sale
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• Am besten geeignet für: Lernende, die sich von einer einzelnen Lehrperson durch einen breiten Katalog an ML-Algorithmen führen lassen möchten — mit wiederverwendbaren Codevorlagen zu jedem Thema
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Der Kurs behandelt Regression, Klassifikation, Clustering, Assoziationsregeln, Reinforcement Learning, NLP, Deep Learning, Dimensionsreduktion und Modellauswahl — jeweils mit einer Python- und einer R-Implementierung plus herunterladbarer Codevorlage. Die Breite führt dazu, dass einzelne Themen weniger Tiefe bekommen als in fokussierten Hochschulkursen, aber das Katalogformat ist hilfreich als Nachschlagewerk nach dem Motto: \"Welchen Algorithmus nehme ich hier?\" Der Kurs wird regelmäßig aktualisiert.

9. CS50's Introduction to AI with Python — Harvard (edX)

Harvards CS50AI auf edX ist eine starke Option für alle, die Machine Learning im größeren Kontext der Künstlichen Intelligenz sehen wollen — also Suche, Wissensrepräsentation und Schlussfolgern unter Unsicherheit neben ML.

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• Niveau: Fortgeschritten (CS50P oder gleichwertige Python-Erfahrung erforderlich)
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• Umfang: ca. 7 Wochen mit 10–30 Stunden pro Woche
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• Kosten: Kostenlose Audit-Option; 239 $ für ein verifiziertes edX-Zertifikat
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• Am besten geeignet für: Lernende, die eine breitere KI-Grundlage — nicht nur ML — von einer anerkannten Universität möchten
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Gelehrt von Brian Yu und David J. Malan. Der Kurs behandelt Suchalgorithmen (BFS, DFS, A*, Minimax), Wissensrepräsentation und Aussagenlogik, Wahrscheinlichkeit und Bayes’sche Netze, Optimierung, Machine Learning (Supervised und Reinforcement), Neuronale Netze und Natural Language Processing. Zu jedem Modul gehört ein umfangreiches Python-Projekt — z. B. eine Tic-Tac-Toe-KI, eine PageRank-Implementierung, ein Handschrifterkenner, ein Question-Answering-System.

Vergleichstabelle: Die besten Machine-Learning-Kurse