Deep-Learning-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie neuronale Netze aufgebaut, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Modellarchitekturen, Optimierung, Datenaufbereitung und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Tools vor, die das Experimentieren mit tiefen Modellen unterstützen.

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Markov-Modell, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Agentische Systeme, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Simulationen, Algorithmen, Feature Technik, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Stichproben (Statistik), Entwicklung von Systemen, Reinforcement Learning, Architektur der Lösung
★ 4.7 (3588) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Datenvalidierung, Bewertung des Modells, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Daten-Synthese, Kontinuierliche Überwachung, Integrität der Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Validierung von Daten, Datenpflege, Datenerfassung, Bereitstellung von Anwendungen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Datenqualität, Vorverarbeitung von Daten, Qualität der Daten, Datenerhebung, Systemüberwachung, Kontinuierliche Bereitstellung, Unstrukturierte Daten
★ 4.8 (3359) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Statistische Hypothesenprüfung, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Statistische Inferenz, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Modell Ausbildung, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung
★ 4.6 (3377) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Kalkulation, Datenumwandlung, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Numerische Analyse, Datenmanipulation, Statistische Methoden, Modell-Optimierung, Geometrie, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Statistik, Angewandte Mathematik, Mathematische Software
★ 4.6 (15.059) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Lernen übertragen, Test Daten, Bereinigung von Daten, Feinabstimmung, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Explorative Datenanalyse, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellierung großer Sprachen
★ 4.4 (398) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, KI-Kenntnisse, Bewertung des Modells, Test Daten, Technische Merkmale, Software für maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Datenerfassung, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Datenerhebung, Statistisches maschinelles Lernen
★ 4.7 (3536) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

McMaster University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Widerstandsfähigkeit, Aufbau von Beziehungen, Anpassungsfähigkeit, Offene Denkweise, Berufliche Entwicklung, Stressbewältigung, Produktivität, Persönliche Entwicklung, Lebenslanges Lernen, Überwindung von Hindernissen, Geistige Konzentration, Lernstrategien, Digitale Pädagogik, Die Bereitschaft zu lernen, Mentorschaft, Wachstumsorientiertheit
★ 4.8 (13.212) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Generative AI Agents, Google Gemini, Model Training, Dataflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Machine Learning Software, CI/CD, Machine Learning Methods, Cloud Computing
★ 4.4 (4960) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Deep Teaching Solutions
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lifelong Learning, Learning Strategies, Collaboration, Productivity, Human Learning, Learning Theory, Mental Concentration, Open Mindset, Time Management, Interactive Learning, Creativity, Growth Mindedness, Cognitive flexibility, Self-Awareness, Habit Formation
★ 4.9 (1696) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Markov-Modell, Agentische Systeme, Algorithmen für maschinelles Lernen, Algorithmen, Reinforcement Learning
★ 4.8 (2901) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Lineare Algebra, Datenmanipulation, Jupyter, Angewandte Mathematik
★ 4.6 (12.585) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming
★ 4.7 (99.591) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate