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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen, Erstellung des Dashboards, Datenanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Explorative Datenanalyse, Dashboard, Daten-Storytelling, NumPy, Datenerfassung, Datenwrangling, Präsentation der Daten, Plot (Grafiken), Daten importieren/exportieren, Datenwissenschaft, Software zur Datenvisualisierung, Datenerhebung, Web-Scraping, Python-Programmierung, Plotly
★ 4.6 (61.633) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Maschinelles Lernen, Generative KI, Schnelles Engineering, Verantwortungsvolle AI, Verarbeitung natürlicher Sprache, IBM Wolke, Tiefes Lernen, Prompt-Muster, ChatGPT, Arbeitsablauf-Management, Künstliche Intelligenz, Datenwissenschaft, Selbstbedienungstechnologien, AI-Arbeitsabläufe, Analyse des Geschäftsablaufs, Generative Modellarchitekturen, No-Code-Entwicklung, Software für maschinelles Lernen, LLM-Bewerbung
★ 4.7 (35.889) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Computational Thinking, Computer Programmierung, Installation der Software, Programm-Entwicklung, Python-Programmierung, Fehlersuche
★ 4.8 (233.392) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Microsoft
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, No-Code-Entwicklung, Microsoft Azure, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Software für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz
★ 4.4 (296) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Mehrere Erzieher
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Data Presentation, Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management
★ 4.6 (117.498) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellierung großer Sprachen, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Vorverarbeitung von Daten, Tiefes Lernen, Feinabstimmung, Gesicht umarmen, Lernen übertragen
★ 4.8 (31.257) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Machine Learning, Data Preprocessing, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Statistical Methods, Probability, Probability & Statistics, Sampling (Statistics), Logistic Regression, Deep Learning, Probability Distribution, Statistical Modeling, Python Programming, Supervised Learning, Machine Learning, Data Processing, Agentic systems, Artificial Intelligence, Algorithms, AI literacy
★ 4.5 (50) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Business Analyse, Große Daten, Datenkompetenz, SQL, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, GitHub, R Programmierung, Datenmanipulation, Business-Analytik, Datenwissenschaft, Datenbank-Management, Datenverarbeitung, Bereinigung von Daten, Datenbank Management, Jupyter, Python-Programmierung, Relationale Datenbanken, Unternehmensanalyse, Gespeicherte Prozedur, Modell-Einsatz, R (Software)
★ 4.6 (102.048) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Image Analysis, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Model Optimization, Network Architecture, Natural Language Processing, Model Training
★ 4.6 (8) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Datenverwaltung, Maschinelles Lernen, Große Daten, Datenanalyse, Verantwortungsvolle AI, DevOps, Einheitstest, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), NumPy, GitHub, GitHub Kopilot, Feinabstimmung, Microsoft Azure, Pandas (Python-Paket), Gesicht umarmen, Datenmanagement, AWS SageMaker, Python-Programmierung, Einheitliche Prüfung, Cloud-Bereitstellung, Modell-Einsatz
★ 4.2 (613) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell-Optimierung, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Generative Modellarchitekturen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Python-Programmierung, Tensorflow, Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Produktentwicklung, Produktmanagement, Generative KI, Innovation, Produktdesign, Schnelles Engineering, Verantwortungsvolle AI, Prompt-Muster, Produktstrategie, Produktplanung, ChatGPT, Künstliche Intelligenz, Kommerzialisierung, Entwicklung neuer Produkte, Generative Modellarchitekturen, Produkt-Roadmaps, KI-Produktstrategie, Lebenszyklus des Projektmanagements, Produktlebenszyklus-Management
★ 4.7 (35.656) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate