NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

John Wiley & Sons
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Prompt Patterns, Responsible AI, Generative Model Architectures, Large Language Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Context Engineering, Data Ethics, Concision, Token Optimization, LLM Application, AI powered creativity, Natural Language Processing, Interaction Design
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Generative adversarische Netze (GANs), Generative KI, Gesicht umarmen, Generative Modellarchitekturen, Modell Ausbildung, Daten-Pipelines, Vorverarbeitung von Daten, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Datenvorverarbeitung, LLM-Bewerbung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Lineare Algebra, Mathematische Software, Mathematische Theorie und Analyse, Derivate, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Numerische Analyse, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Kalkulation, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Erstellung des Dashboards, Große Daten, Plot (Grafiken), Dashboard, Analytik, Datenvisualisierung, Statistische Analyse, Unüberwachtes Lernen, Data Mining, Statistisches maschinelles Lernen, Daten-Mapping, Datenanalyse, Tableau-Software, Präsentation der Daten, Grafische Darstellung, Text Mining, Software zur Datenvisualisierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Unstrukturierte Daten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Netzwerk-Modell, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Elektrophysiologie, Differentialgleichungen, Überwachtes Lernen, Neurologie, Mathematische Modellierung, Matlab, Reinforcement Learning, Netzwerkanalyse, Analyse sensorischer Systeme, Physiologie, Methoden des maschinellen Lernens, Biologie
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Technische Merkmale, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Prädiktive Modellierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Email Automation, Prompt Patterns, AI Workflows, AI Integrations, JSON, Token Optimization, OpenAI API, Google Gemini, Gmail, Anthropic Claude, OpenAI, Automation, Generative AI, Automation Engineering, Large Language Modeling, No-Code Development, API Design, Natural Language Processing, Webhook Security
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Logistische Regression, Bewertung des Modells, Skalierbarkeit, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Feature Technik, Modell Ausbildung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Vorverarbeitung von Daten, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Überwachtes Lernen, Technische Merkmale, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Text Mining, Bereinigung von Daten, Das Risiko, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Entscheidungsbaum-Lernen
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Computer Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Software-Visualisierung, Computerprogrammierung, Fortgeschrittene Mathematik, Modell-Optimierung, Derivate, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Kalkulation, Numerische Analyse, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Training, Model Deployment, AI Workflows, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Methods, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Network Model, Artificial Neural Networks, Technical Communication
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Lund University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Data Ethics, Risking, Healthcare Ethics, Ethical Standards And Conduct, Law, Regulation, and Compliance, Health Technology, Artificial Intelligence, Regulation and Legal Compliance, Patient-centered Care, Human Centered Design, Mental and Behavioral Health, Health Care Procedure and Regulation, Mental Health, Machine Learning, General Data Protection Regulation (GDPR), Data Security, Psychological Evaluations, Natural Language Processing, Large Language Modeling
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Generative Modellarchitekturen, Modell Ausbildung, Überwachtes Lernen, Modellevaluation, Statistisches maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, Reinforcement Learning, Ethik im Gesundheitswesen, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Gesundheitspolitik, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Gesundheitsinformatik, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Methoden des maschinellen Lernens
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate