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.

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Statistik, Unüberwachtes Lernen, Kalkulation, Deskriptive Statistik, Datenumwandlung, Modell-Optimierung, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, NumPy, Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Datenwissenschaft, Datenmanipulation, Geometrie, Numerische Analyse, Jupyter, Angewandte Mathematik, Mathematische Software
★ 4.6 (15.061) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of London
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Feature Technik, Modell Ausbildung, Datenerfassung, Test Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Datenerhebung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Software für maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Methoden des maschinellen Lernens
★ 4.7 (3536) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Model Optimization, Model Training, Model Evaluation, Deep Learning, Performance Tuning, Performance Improvement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Performance Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

McMaster University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mentorschaft, Widerstandsfähigkeit, Anpassungsfähigkeit, Stressbewältigung, Aufbau von Beziehungen, Produktivität, Berufliche Entwicklung, Persönliche Entwicklung, Lebenslanges Lernen, Offene Denkweise, Geistige Konzentration, Überwindung von Hindernissen, Wachstumsorientiertheit, Digitale Pädagogik, Die Bereitschaft zu lernen, Lernstrategien
★ 4.8 (13.214) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Streudiagramme, Deskriptive Statistik, Datenwrangling, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Statistische Visualisierung, Bewertung des Modells, Statistische Methoden, Plot (Grafiken), Regressionsanalyse, R Programmierung, Datenmanipulation, Datenwissenschaft, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Statistische Programmierung, Software zur Datenvisualisierung, Methoden des maschinellen Lernens, R (Software)
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Model Optimization, Generative AI, Google Cloud Platform, Model Deployment, Tensorflow, Generative AI Agents, Google Gemini, Model Training, Dataflow, Big Data, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Machine Learning Software, CI/CD, Machine Learning Methods, Cloud Computing
★ 4.4 (4960) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Markov-Modell, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Entscheidungsintelligenz, Agentische Systeme, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning
★ 4.8 (2901) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Generative AI, Generative Model Architectures, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Recurrent Neural Networks (RNNs), Applied Machine Learning, Feature Engineering, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Datenmanipulation, Jupyter, Angewandte Mathematik
★ 4.6 (12.586) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, LLM Application, Generative Model Architectures, AI literacy, Deep Learning, Stakeholder Analysis, Statistical Machine Learning
★ 4.7 (14.451) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Liegenschaften, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Feature Technik, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Technische Merkmale, Bereinigung von Daten, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Python-Programmierung, Tensorflow
★ 4.4 (23) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden