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.
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Physiologie, Elektrophysiologie, Überwachtes Lernen, Netzwerk-Modell, Differentialgleichungen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Mathematische Modellierung, Reinforcement Learning, Matlab, Biologie, Analyse sensorischer Systeme, Methoden des maschinellen Lernens, Netzwerkanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Neurologie
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Auto-Kodierer, Autokodierer, Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tiefes Lernen, Modell-Optimierung, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Faltungsneuronale Netze, Netzarchitektur, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Methoden des maschinellen Lernens, Faltungsneuronale Netze, Vorhersage, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze
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 Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Unüberwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Feature Technik, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Technische Merkmale, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Grafische Darstellung, Statistisches maschinelles Lernen, Datenanalyse, Text Mining, Große Daten, Datenvisualisierung, Daten-Mapping, Data Mining, Analytik, Unüberwachtes Lernen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Erstellung des Dashboards, Präsentation der Daten, Dashboard, Statistische Analyse, Unstrukturierte Daten, Plot (Grafiken), Software zur Datenvisualisierung, Tableau-Software
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Software für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Erkennung von Anomalien, Microsoft Azure, KI-Kenntnisse, Verantwortungsvolle AI, Bildanalyse, Text Mining, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Daten-Ethik, Prädiktive Modellierung, Computer Vision, Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), No-Code-Entwicklung, AI-Arbeitsabläufe
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computational Logic, Model Evaluation, Markov Model, Responsible AI, Machine Learning Algorithms, Decision Intelligence, AI Workflows, Model Optimization, Artificial Intelligence, Agentic systems, Machine Learning, Algorithms, Artificial Neural Networks, Statistical Machine Learning, Theoretical Computer Science, Applied Mathematics
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Generative Model Architectures, Deep Learning, Autoencoders, Generative AI, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Network Architecture, Model Evaluation, Anomaly Detection, Computer Vision, Predictive Modeling
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Anomaly Detection, PyTorch (Machine Learning Library), Forecasting, Time Series Analysis and Forecasting, Recurrent Neural Networks (RNNs), Predictive Modeling, Deep Learning, Autoencoders, Predictive Analytics, Unsupervised Learning, Applied Machine Learning, Model Training, Generative Model Architectures, Convolutional Neural Networks, Exploratory Data Analysis, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, Model Evaluation, Data Architecture
Mittel · Kurs · 1–3 Monate