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.

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Fine-tuning, Model Training, Vision Transformer (ViT), Model Optimization, Large Language Modeling, Embeddings, Network Architecture
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Verantwortungsvolle AI, Bildanalyse, Künstliche Intelligenz, Wissenschaftliche Visualisierung, Maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Tiefes Lernen, Modellevaluation, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Python-Programmierung, Bewertung des Modells, Generative KI
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Feinabstimmung, Tiefes Lernen, Modellevaluation, Transfer Learning, Computer Vision, Lernen übertragen, Datenvorverarbeitung, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Vorverarbeitung von Daten
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Machine Learning Software, Deep Learning, Machine Learning, Feature Engineering, Risking, Model Evaluation, Mortgage Loans, Consumer Lending
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Prädiktive Modellierung, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Daten importieren/exportieren, Bewertung des Modells, Datenvorverarbeitung, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Test Daten, Vorverarbeitung von Daten
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Maschinelles Lernen, Statistische Modellierung, Tiefes Lernen, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Python-Programmierung, Einbettungen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Image Analysis, Transfer Learning, Risking, Fine-tuning, Multimodal Prompts, Model Evaluation, Technical Documentation, Data Preprocessing, Debugging, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Feature Engineering, Tensorflow, Model Training, Embeddings, Systems Design, Ethical Standards And Conduct, Root Cause Analysis, Deep Learning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Tensorflow, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Fine-tuning, Transfer Learning, Model Evaluation, Image Analysis, Model Training, Computer Vision, Applied Machine Learning, Deep Learning, Python Programming
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Schnelles Engineering, Modell-Optimierung, Generative Modellarchitekturen, Feinabstimmung, Tiefes Lernen, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Transfer Learning, Lernen übertragen, LLM-Bewerbung, Einbettungen, Verarbeitung natürlicher Sprache
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Tensorflow, Model Evaluation, Data Preprocessing, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Data Processing, Network Model, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Deep Learning
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Generative Model Architectures, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Model Optimization, Data Preprocessing, Fine-tuning, Deep Learning, Tensorflow, Model Deployment
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate