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.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Autoencoders, Model Training, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Model Optimization, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Generative Model Architectures, Debugging, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Generative KI, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Modellevaluation, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bildanalyse, Einbettungen, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tensorflow, Vorhersage, Lernen übertragen
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Transfer Learning, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Feature Technik, Modell Ausbildung, Überwachtes Lernen, Anwendungsentwicklung, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Technische Merkmale, Methoden des maschinellen Lernens, Lernen übertragen, Python-Programmierung, Modell-Einsatz
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen, Gemeinsame Nutzung von Daten, Explorative Datenanalyse, Versionskontrolle, Statistische Visualisierung, Ggplot2, Datenwrangling, Plot (Grafiken), GitHub, R Programmierung, Statistische Analyse, Datenmanipulation, Datenwissenschaft, Statistische Programmierung, Knitr, Datenverarbeitung, Bereinigung von Daten, R (Software), Rmarkdown
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Cloud Computing, Generative KI, Data Mining, Große Daten, Datenkompetenz, Verantwortungsvolle AI, Leiterschaft, Datenarchitektur, Informationsarchitektur, Entscheidungsintelligenz, AI-Integrationen, Datenwissenschaft, Datenverarbeitung, Generative Modellarchitekturen, Strategische Entscheidungsfindung, KI-Produktstrategie, AI-Förderung, LLM-Bewerbung, Unternehmensarchitektur, Führungsqualitäten
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Integration, Software-Architektur, Software Architektur, Devops-Werkzeuge, DevOps, CI/CD, Bereitstellung von Anwendungen, Istio, Open Web Application Security Project (OWASP), Softwaretechnik, Grafana, Testgetriebene Entwicklung (TDD), Software-Entwicklung, Anwendungsentwicklung, Git (Versionskontrollsystem), Architektur des Cloud Computing, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Restful API, Linux-Befehle, Python-Programmierung, Cloud-Bereitstellung, Anwenderbericht
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Datenwissenschaft, Modell Ausbildung, Prädiktive Analytik, Klassifizierungsalgorithmen, Microsoft Azure, No-Code-Entwicklung, Prädiktive Modellierung, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Cloud-Bereitstellung, Software für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden
Macquarie University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenmodellierung, Datenvorverarbeitung, Interaktive Datenvisualisierung, Tabellenkalkulations-Software, Analytische Fähigkeiten, Dashboard, Excel-Makros, Vorverarbeitung von Daten, Datenwrangling, Finanzielle Vorausschau, Präsentation der Daten, Excel-Formeln, Datenvalidierung, Microsoft Excel, Business-Analytik, Datenmanipulation, Validierung von Daten, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Produktivitätssoftware, Software zur Datenanalyse
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenverwaltung, Maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Datenvorverarbeitung, Skalierbarkeit, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Bereitstellung von Anwendungen, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz, AI-Integrationen, AI-Arbeitsabläufe, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Datenmanagement, Bereinigung von Daten, Infrastruktur-Architektur, Anwendungs-Rahmenwerke, Daten-Infrastruktur, Datensicherheit, Modell-Einsatz
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenvisualisierung, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Plot (Grafiken), Statistische Methoden, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Software zur Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Entscheidungsbaum-Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Python-Programmierung
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Yale University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sensorischer Systeme, Kritisches Denken, Sozialwissenschaften, Psychologie, Psychische Gesundheit - Krankheiten und Störungen, Wissenschaftliche Methoden, Psychologische Beurteilungen, Entwicklung des Kindes, Problemlösung, Kognitive Verhaltenstherapie, Menschliches Lernen, Psychotherapie, Lerntheorie, Menschliche Entwicklung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Erstellung des Dashboards, Datenvisualisierung, Statistik, Datenanalyse, SQL, Deskriptive Statistik, Dashboard, Präsentation der Daten, Statistische Methoden, NumPy, R Programmierung, Statistische Analyse, Datenwissenschaft, Web-Scraping, Datenbank-Management, Jupyter, Relationale Datenbanken, Python-Programmierung, Datenbank Management, Wahrscheinlichkeitsverteilung, R (Software)
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate