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 Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Gesundheitsinformatik, Text Mining, Medizinische Terminologie, Computer Programmierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Klinische Dokumentation, Python-Programmierung, Modell Ausbildung, Management von Gesundheitsinformationen, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Computer-Programmierwerkzeuge, Bewertung des Modells, Computerprogrammierung, Unstrukturierte Daten, Klinische Informatik
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

O.P. Jindal Global University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Bildanalyse, NumPy, Matplotlib, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Einbettungen, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Modell-Einsatz, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Pandas (Python-Paket), Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, Kritisches Denken, Generative KI, Objektorientierte Programmierung (OOP), Computer Programmierung, KI-Kenntnisse, Fehlersuche, Python-Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Netzarchitektur, Algorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Faltungsneuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Daten-Strukturen, Künstliche neuronale Netze, Technische Merkmale, Lernen übertragen, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Transfer Learning, Überwachtes Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Data Preprocessing, Transfer Learning, Fine-tuning, Model Training, Convolutional Neural Networks, Medical Imaging, Radiology, Image Analysis, Deep Learning, Python Programming
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Natural Language Processing, Python Programming, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Model Training, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Model Architectures, Machine Learning, Deep Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, Model Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Tensorflow, LLM Application, Transfer Learning, Computer Vision, Fine-tuning, Responsible AI, Generative Model Architectures, Model Training, Natural Language Processing, Embeddings, Artificial Neural Networks
Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Cloud Deployment, Performance Testing, Android Development, Model Optimization, Model Evaluation, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), AI Integrations, Tensorflow, Hardware Architecture, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, NumPy, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Pandas (Python Package), Image Analysis, Model Optimization, Python Programming, Data Manipulation, Model Training
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Applied Machine Learning, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Vorhersage
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Statistische Modellierung, Statistische Software, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Prädiktive Modellierung, Bayessche Statistik, SAS (Software), Modellevaluation, Bewertung des Modells, Vorhersage, Software zur Datenanalyse, Statistische Methoden
Mittel · Kurs · 1–3 Monate