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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, NumPy, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Pandas (Python Package), Machine Learning Methods, Data Science, Artificial Intelligence, Model Optimization, Data Preprocessing, Model Training, Machine Learning, Network Model, Data Manipulation, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Einbettungen, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Text Mining, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Faltungsneuronale Netze, Python-Programmierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Bildanalyse, NumPy, Regressionsanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Netzarchitektur, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Prädiktive Analytik, Datenverarbeitung, Installation der Software, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Entwicklungsumgebung, Tensorflow, Modellevaluation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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

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

LearnKartS
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Machine Learning, Model Training
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Application Development, Predictive Modeling, Model Optimization
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Optimierung, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Logistische Regression, Lernen übertragen, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Medizinische Bildgebung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Transfer Learning
Mittel · 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
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Modell-Optimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bereinigung von Daten, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Explorative Datenanalyse, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Feinabstimmung, Vorverarbeitung von Daten, Test Daten, Transfer Learning, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellevaluation
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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