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Neuronale Netze Kurse

Kurse zu neuronalen Netzen können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Sie können Fähigkeiten in Architekturdesign, Datenaufbereitung, Trainingstechniken und Modellbewertung aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Beispiele aus der KI-Praxis vor.

Beliebte Neuronale Netze Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    CNNs mit Python beherrschen: Modelle erstellen, trainieren und evaluieren

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Cloud Computing, Python-Programmierung, Modell Ausbildung, Computer Vision, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Entwicklungsumgebung, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    N

    Northeastern University

    Applied Natural Language Processing in Engineering Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Large Language Modeling, Natural Language Processing, Hugging Face, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Deep Learning, Markov Model, Model Optimization, Model Training

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    N

    Northeastern University

    Applied Natural Language Processing in Engineering Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Model Optimization, Embeddings, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning, Dependency Analysis, Supervised Learning

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    RNN Architecture and Sentiment Classification

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Large Language Modeling, Text Mining, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Classification Algorithms, Model Training, Deep Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Generative AI for Java and Spring Developers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, Data Ethics, Generative AI Agents, Model Deployment, Restful API, Software Design Documents, Software Design, Application Deployment, AI Integrations, AI literacy, Software Architecture, Agentic Workflows, Continuous Integration, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Software Development, Java Programming

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

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Lernen übertragen, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Bildqualität, Modellevaluation, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Netzarchitektur

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    1436 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Grundlagen der Computer Vision mit Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Google Cloud-Plattform, Tiefes Lernen, Cloud-API, Modell Ausbildung, Bildanalyse, Computer Vision, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Feinabstimmung, Klassifizierungsalgorithmen, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Tensorflow, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Kleine Daten

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

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Methoden des maschinellen Lernens, Vorverarbeitung von Daten, Markov-Modell, Bereinigung von Daten, Datenvorverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1784 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Tensorflow

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    1108 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Basic Image Classification with TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Model Training, Tensorflow, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Network Model, Deep Learning, Computer Vision, Machine Learning, Network Architecture

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

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Alberta

    Vorhersage und Kontrolle mit Funktionsannäherung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Pseudocode, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Überwachtes Lernen, Lineare Algebra, Feature Technik, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Netzarchitektur

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Tiefes Lernen, Einbettungen, Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Methoden des maschinellen Lernens, Text Mining, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tensorflow, Generative Modellarchitekturen, Netzarchitektur

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1183 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse

  • CNNs mit Python beherrschen: Modelle erstellen, trainieren und evaluieren: EDUCBA
  • Applied Natural Language Processing in Engineering Part 2: Northeastern University
  • Applied Natural Language Processing in Engineering Part 1: Northeastern University
  • RNN Architecture and Sentiment Classification: Packt
  • Generative AI for Java and Spring Developers: IBM
  • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
  • Grundlagen der Computer Vision mit Google Cloud: Google Cloud
  • Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen: DeepLearning.AI
  • Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Basic Image Classification with TensorFlow: Coursera

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