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Deep Learning Kurse

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.

Beliebte Deep Learning Kurse & Zertifikate


  • J

    Johns Hopkins University

    Foundations of Neural Networks

    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

    ★ 4.5 (24) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

    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

    ★ 4.7 (25.393) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • U

    University of Washington

    Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz

    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

    ★ 4.6 (13.555) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    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

    ★ 4.6 (48.213) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

    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

    ★ 4.7 (99.798) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    IBM DevOps und Softwareentwicklung

    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

    ★ 4.6 (65.149) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • C

    Coursera

    Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio

    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

    ★ 4.5 (832) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • M

    Macquarie University

    Excel-Kenntnisse für Unternehmen

    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

    ★ 4.9 (63.808) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Microsoft

    Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens

    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

    ★ 4.5 (265) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Maschinelles/Tiefes Lernen für Mining-Qualitätsvorhersage-Erweiterung

    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

    ★ 4.9 (7) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Y

    Yale University

    Einführung in die Psychologie

    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

    ★ 4.9 (32.588) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Grundlagen der Datenwissenschaft mit Python und SQL

    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)

    ★ 4.6 (75.097) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Bestseller
    Bestseller
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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

  • Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
  • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Ein Fallstudien-Ansatz: University of Washington
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM
  • IBM DevOps und Softwareentwicklung: IBM
  • Pipelines für maschinelles Lernen mit Azure ML Studio: Coursera
  • Excel-Kenntnisse für Unternehmen: Macquarie University
  • Grundlagen der KI und des maschinellen Lernens: Microsoft
  • Maschinelles/Tiefes Lernen für Mining-Qualitätsvorhersage-Erweiterung: Coursera

Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

Python-Programmierung (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Künstliches Neuronales Netz (24)
Big Data (18)
Statistische Klassifikation (17)
Verstärkungslernen (13)
Algebra (10)
Bayes (10)
Lineare Algebra (10)
Lineare Regression (9)
Numpy (9)

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Social Sciences
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  • Cybersecurity
  • Datenanalyse
  • Digitales Marketing
  • Personalwesen (HR)
  • Microsoft Excel
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  • Python
  • SQL

Berufsbezogene Zertifikate

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  • Google Cybersecurity-Zertifikat
  • Google Datenanalyse-Zertifikat
  • Google IT-Support-Zertifikat
  • Google-Projektmanagement-Zertifikat
  • Google UX-Design-Zertifikat
  • IBM AI Engineering Zertifikat
  • IBM AI Produktmanager Zertifikat
  • IBM Data Science-Zertifikat
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