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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Computervision, Fehlersuche, Generative KI, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Leistungsoptimierung, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Infinitesimalrechnung, Lineare Algebra, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Python-Programmierung, Computervision, Deep Learning
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Data Processing, Computer Vision, Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming, Customer Analysis, Predictive Modeling, Google Cloud Platform, Development Environment
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Methoden des Maschinellen Lernens, Netzwerk-Modell, Deep Learning, Tensorflow, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Statistical Modeling, Artificial Intelligence, Geospatial Information and Technology, Machine Learning, Regression Analysis, Data Pipelines, Network Architecture, Network Model
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computer Programmierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Programm-Entwicklung, Prädiktive Modellierung, Bayessche Statistik, Künstliche neuronale Netze, Computervision, Deep Learning, Daten-Pipelines, Generative Modellarchitekturen, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenvalidierung, Unüberwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Methoden des Maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Anomalie-Erkennung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Reinforcement Learning, Random Forest Algorithmus, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Jupyter, Überwachtes Lernen, Verantwortungsvolle KI, Tensorflow, NumPy, Unüberwachtes Lernen, Datenethik
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Bildanalyse, Tensorflow, Computervision
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

IBM
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, LLM-Bewerbung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), PySpark, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Reinforcement Learning, Schnelles Engineering, Apache Spark, Computervision, Jupyter, Überwachtes Lernen, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Data Quality, Generative AI, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Software Visualization, Computer Vision, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Machine Learning
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning, Performance Tuning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Deep Learning ist eine leistungsstarke Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die biologischen Systemen der Informationsverarbeitung nachempfunden sind und als künstliches neuronales Netz (ANN) bezeichnet werden. maschinelles Lernen ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung automatisch aus Daten zu lernen, und Deep Learning nutzt mehrere Schichten miteinander verbundener neuronaler Netze, um anspruchsvollere Erkenntnisse zu gewinnen.
Obwohl dieser Bereich der Informatik noch recht neu ist, wird er bereits in einer wachsenden Zahl wichtiger Anwendungen eingesetzt. Deep Learning eignet sich hervorragend für die automatisierte Bilderkennung, auch bekannt als Computer Vision, die für die Entwicklung präziser Gesichtserkennungssysteme und das sichere Fahren autonomer Fahrzeuge eingesetzt wird. Dieser Ansatz wird auch für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet, die es Computern ermöglichen, mit menschlichen Benutzern über Sprachbefehle zu interagieren.
maschinelles Lernen Algorithmen wie die logistische Regression sind der Schlüssel zur Erstellung von Deep Learning Anwendungen, zusammen mit häufig verwendeten Programmiersprachen wie Tensorflow und Python. Diese Programmiersprachen werden im Allgemeinen aufgrund ihrer Flexibilität und relativen Barrierefreiheit für das Lehren und Lernen in diesem Bereich bevorzugt - eine wichtige Priorität angesichts der Relevanz von Deep Learning für ein breites Spektrum von Fachleuten ohne Informatikhintergrund.
Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Deep Learning. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.
Sicherlich - Coursera ist tatsächlich einer der besten Orte, um etwas über Deep Learning zu lernen. Durch die Partnerschaft mit deeplearning.ai und der Stanford University bietet Coursera sowohl Kurse als auch Spezialisierungen an, die von einigen der bahnbrechenden Denker und Pädagogen auf diesem Gebiet unterrichtet werden. Sie können auch über Kurse und Spezialisierung von Branchenführern wie Google Cloud und Intel lernen oder ein Berufszertifikat von IBM erwerben. Begleitetes Projekt bietet auch die Möglichkeit, Fähigkeiten im Bereich Deep Learning durch praktische Tutorien aufzubauen, die von erfahrenen Lehrkräften geleitet werden, so dass Sie mit Vertrauen lernen können.
Zu den Fähigkeiten oder Erfahrungen, die Sie vor dem Studium des Deep Learning haben sollten und die Ihnen helfen können, ein fortgeschrittenes Konzept wie Deep Learning besser zu verstehen, gehören unter anderem Gebärdensprachlektüre, Musikerzeugung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wenn Sie über Kenntnisse in Python 3 verfügen und die grundlegenden Konzepte von Algorithmen des allgemeinen maschinellen Lernens und Deep Learning verstehen, verfügen Sie möglicherweise über die notwendigen Fähigkeiten, um diese Spezialisierung zu erlernen. Vielleicht möchten Sie auch etwas über Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik erfahren, um Deep Learning Konzepte zu studieren. Grundlegende Mathematik wie Algebra und Infinitesimalrechnung ist ebenfalls eine wichtige Voraussetzung für Deep Learning, da sie mit maschinellem Lernen und Datenverarbeitung zu tun hat. Wenn Sie bereits in den Bereichen Technik oder künstliche Intelligenz (KI) gearbeitet haben, verfügen Sie vielleicht über die nötige Erfahrung, um Deep Learning zu studieren.
Am besten geeignet für das Studium des Deep Learning ist jemand, der sich mit Statistik, Programmierung, fortgeschrittener Kalkulation, fortgeschrittener Algebra und Technik auskennt. Deep Learning kommt allen zugute, die sich für die Arbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz begeistern und die Arten von Deep-Learning-Netzwerken erstellen können, die Maschinen dabei helfen, menschliche Funktionen zu übernehmen. Eine Person, die sich am besten für Deep Learning eignet, hat ein persönliches Interesse daran zu verstehen, wie die Intelligenz aufgebaut ist, um beispielsweise fahrerlose Autos, mobile Geräte, Aktienhandelssysteme und Roboterchirurgiegeräte zu betreiben. Deep Learning kommt jemandem zugute, der mit Systemen wie Computer Vision, Spracherkennung, NLP, Audioerkennung, Bioinformatiksystemen und medizinischer Bildanalyse arbeiten möchte.