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Netzwerke Kurse

Netzwerk-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Computer miteinander kommunizieren, Daten übertragen und Systeme gesichert werden. Sie können Fähigkeiten in Protokollen, Routing, Architektur und Netzwerkverwaltung aufbauen. Viele Kurse stellen Tools und Beispiele aus IT-Umgebungen vor.

Beliebte Netzwerke Kurse & Zertifikate


  • Status: Neu
    Neu
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    C

    Coursera

    Deep Learning and Modern AI Architectures

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Generative Model Architectures, Deep Learning, Autoencoders, Generative AI, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Network Architecture, Model Evaluation, Anomaly Detection, Computer Vision, Predictive Modeling

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    KI für die Medizin

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Vorverarbeitung von Daten, Planung der Behandlung, Bewertung der Patienten, Entscheidungsbaum-Lernen, Modellevaluation, Präzisionsmedizin, Faltungsneuronale Netze, Statistisches maschinelles Lernen, Risikomodellierung, Diagnostische Tests, Statistische Methoden, Feature Technik, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Technische Merkmale, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Klinische Studien

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2471 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Derivate, Mathematische Software, Angewandtes maschinelles Lernen, Kalkulation, Angewandte Mathematik, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Modell-Optimierung, Numerische Analyse, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Mathematische Theorie und Analyse, Lineare Algebra

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    5775 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    K

    Khalifa University

    Deep Learning for Computer Vision: Techniques & Applications

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Image Analysis, Fine-tuning, Artificial Neural Networks, Model Training, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Artificial Intelligence

    Mittel · Kurs

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    Stanford University

    Spieltheorie

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Mathematische Modellierung, Algorithmen, Problemlösung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Bayessche Statistik, Wirtschaft, Spieltheorie, Behaviorale Ökonomie, Wahrscheinlichkeit, Korrelationsanalyse

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    4917 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Washington

    Computational Neuroscience

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk-Modell, Mathematische Modellierung, Elektrophysiologie, Netzwerkanalyse, Differentialgleichungen, Biologie, Physiologie, Analyse sensorischer Systeme, Matlab, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Reinforcement Learning, Neurologie, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1146 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    C

    Coursera

    Custom Deep Learning Model Architecture

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Model Optimization, Deep Learning, Generative Model Architectures, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Model Training, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Autoencoders, Network Architecture, Model Evaluation, Debugging

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Generative AI Engineering with LLMs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, PyTorch (Machine Learning Library), Prompt Patterns, Generative AI Agents, Fine-tuning, Vector Databases, LLM Application, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Embeddings, Natural Language Processing, Tool Calling, Hugging Face, Model Optimization, Reinforcement Learning, Transfer Learning, Data Pipelines

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1047 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Generative AI for NLP with PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Fine-tuning, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Hugging Face, Supervised Learning, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Processing, Classification Algorithms, Statistical Methods, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    2107 Bewertungen

    Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edge Impulse

    Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Computer Vision, Daten-Ethik, Modellevaluation, Python-Programmierung, Faltungsneuronale Netze, Computerprogrammierung, Verantwortungsvolle AI, Künstliche neuronale Netze, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Bildanalyse, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Computer Programmierung, Bewertung des Modells, Eingebettete Systeme, Faltungsneuronale Netzwerke

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    165 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edge Impulse

    Einführung in eingebettetes maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Daten-Ethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, Computerprogrammierung, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Technische Merkmale, Computer Programmierung, Bewertung des Modells, Software für maschinelles Lernen, Eingebettete Systeme, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    760 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Angewandte Analyse sozialer Netzwerke in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Analytik, Graphentheorie, Analyse sozialer Netzwerke, Netzwerk-Modell, Netzwerkanalyse, Algorithmen, Python-Programmierung, Analyse, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2727 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten networks Kurse

  • Deep Learning and Modern AI Architectures: Coursera
  • KI für die Medizin: DeepLearning.AI
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
  • Deep Learning for Computer Vision: Techniques & Applications: Khalifa University
  • Spieltheorie: Stanford University
  • Computational Neuroscience: University of Washington
  • Custom Deep Learning Model Architecture: Coursera
  • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
  • Generative AI for NLP with PyTorch: IBM
  • Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen: Edge Impulse

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