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.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Autoencoders, Model Training, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Model Optimization, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Generative Model Architectures, Debugging, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Plot (Grafiken), Datenanalyse, Prädiktive Analytik, Bewertung des Modells, Datenvisualisierung, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Explorative Datenanalyse, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Software zur Datenvisualisierung, Entscheidungsbaum-Lernen
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Maschinelles Lernen, Generative KI, Tiefes Lernen, Computer Vision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Einbettungen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, Tensorflow
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Produktentwicklung, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Produkt-Roadmaps, Schnelles Engineering, Verantwortungsvolle AI, ChatGPT, Produktlebenszyklus-Management, Generative Modellarchitekturen, Produktdesign, Innovation, KI-Produktstrategie, Produktmanagement, Produktstrategie, Lebenszyklus des Projektmanagements, Produktplanung, Prompt-Muster, Kommerzialisierung, Entwicklung neuer Produkte
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Leiterschaft, Data Mining, Große Daten, Entscheidungsintelligenz, KI-Kenntnisse, AI-Integrationen, Unternehmensarchitektur, Datenwissenschaft, Generative KI, Führungsqualitäten, AI-Förderung, Informationsarchitektur, Datenarchitektur, LLM-Bewerbung, Verantwortungsvolle AI, KI-Produktstrategie, Generative Modellarchitekturen, Datenkompetenz, Cloud Computing, Datenverarbeitung, Strategische Entscheidungsfindung
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Anwendungsentwicklung, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Lernen übertragen, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Computer Vision, Modell-Einsatz, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Feature Technik, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, AI-Personalisierung
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Microsoft Azure, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Datenanalyse, Software für maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Prädiktive Analytik, Klassifizierungsalgorithmen, Cloud-Bereitstellung, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Entscheidungsbaum-Lernen, Prädiktive Modellierung, No-Code-Entwicklung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Plot (Grafiken), Ggplot2, GitHub, Statistische Programmierung, Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Datenmanipulation, Bereinigung von Daten, Rmarkdown, Datenwrangling, R (Software), Knitr, Explorative Datenanalyse, Gemeinsame Nutzung von Daten, Versionskontrolle, Statistische Visualisierung, Datenverarbeitung
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Classification Algorithms, Transfer Learning, Image Analysis, Model Evaluation, Model Training, Artificial Neural Networks, Fine-tuning, Computer Vision, Model Optimization, Data Preprocessing, Data Processing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Program Evaluation, Course Development, Web Content Accessibility Guidelines, Educational Materials, Multimedia, Instructional Design, Learning Theory, Design, Disabilities, Education Software and Technology, Professional Development, Brainstorming, Needs Assessment, Diversity Awareness, Content Creation, Motivational Skills, Diversity Equity and Inclusion Initiatives, Prototyping, Design Strategies, Student-Centred Learning
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Anwendungsentwicklung, Kontinuierliche Integration, DevOps, Softwaretechnik, Architektur des Cloud Computing, Grafana, Software-Architektur, Software-Entwicklung, Python-Programmierung, Restful API, Git (Versionskontrollsystem), Testgetriebene Entwicklung (TDD), Devops-Werkzeuge, Cloud-Bereitstellung, Anwenderbericht, Bereitstellung von Anwendungen, Linux-Befehle, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software Architektur, CI/CD, Istio, Open Web Application Security Project (OWASP)
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate
Macquarie University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvalidierung, Datenmodellierung, Tabellenkalkulations-Software, Datenmanipulation, Excel-Formeln, Microsoft Excel, Produktivitätssoftware, Präsentation der Daten, Business-Analytik, Software zur Datenanalyse, Validierung von Daten, Datenwrangling, Datenvorverarbeitung, Erstellung des Dashboards, Analytische Fähigkeiten, Excel-Makros, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Interaktive Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Dashboard, Finanzielle Vorausschau
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate