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.

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenqualität, JSON, Peer Review, Komplexe Problemlösung, Qualität der Daten, Apache Spark, Deskriptive Analytik, Daten-Seen, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Deskriptive Statistik, Datenarchitektur, Daten-Storytelling, SQL, Databricks, Verteiltes Rechnen, Datenkompetenz, Daten-Pipelines, Präsentation der Daten, Daten-Governance, Datenverwaltung, Präsentationen
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Transfer Learning, Modellevaluation, Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, UI/UX Research, Responsible AI, Persona (User Experience), AI literacy, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Experience Design, Miro AI, Design Software, AI Workflows, Brainstorming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Human Centered Design, Wireframing
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: R Programmierung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Prädiktive Analytik, Feature Technik, Technische Merkmale, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Random Forest Algorithmus, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Software für maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Retrieval-Augmented Generation, LangChain, LLM Application, Natural Language Processing, Data Ethics, Responsible AI, Text Mining, Embeddings, Deep Learning, Generative AI, Fine-tuning, Artificial Intelligence, Classification Algorithms, Machine Learning Methods, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Machine Learning, Model Optimization, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Vanderbilt University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Algorithmen, Software zur Datenvisualisierung, Methoden des maschinellen Lernens, Wiederverwendbarkeit von Code, Schnelles Engineering, Wissenschaftliche Visualisierung, Computerprogrammierung, Computer-Programmierwerkzeuge, ChatGPT, Datenanalyse, Prompt-Muster, Benutzeroberfläche (UI), Datei-E/A, Bildanalyse, Modellierung großer Sprachen, Mensch-Computer-Interaktion, Matlab, LLM-Bewerbung, Angewandtes maschinelles Lernen, UI-Komponenten
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Management von Zwischenfällen, Reaktion auf Vorfälle, Erkennung von Bedrohungen, Schnelles Engineering, Cybersecurity, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), ChatGPT, Modellierung von Bedrohungen, KI-Kenntnisse, Cyber-Bedrohungsdaten, Prompt-Muster, Schwachstellen-Management, Modellierung großer Sprachen, Schutz vor Malware, Techniken der Ausbeutung, Erkennung von Anomalien, AI-Sicherheit, Generative Modellarchitekturen, Sicherheitsinformationen und Ereignisverwaltung (SIEM)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Generative KI, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Computer Vision, Transfer Learning, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Modell-Optimierung, Auto-Kodierer, Modell Ausbildung, Tensorflow, Faltungsneuronale Netze, Bildanalyse, Visualisierung (Computergrafik), Generative Modellarchitekturen, Angewandtes maschinelles Lernen, Verteiltes Rechnen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Autokodierer, Klassifizierungsalgorithmen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, ChatGPT, Generative AI, Generative Model Architectures, Data Ethics, Generative AI Agents, AI Personalization, Mobile Development, AI powered creativity, Software Design Documents, Software Design, Prompt Engineering Tools, Anthropic Claude, Mobile Development Tools, LLM Application, AI literacy, iOS Development, Machine Learning Software, Software Development
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Architektur, Agiles Projektmanagement, Peer Review, Informationstechnologie, Kommunikation, Projektplanung, Agile Methodik, Ressourcenmanagement, Risikomanagement, Scrum (Software-Entwicklung), Leiterschaft, Projektleitung, Software-Architektur, Engagement der Interessengruppen, Agile Entwicklung von Software, Lebenszyklus des Projektmanagements, Interviewing-Fähigkeiten, Anwenderbericht, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Agile Software-Entwicklung, Stakeholder-Management, Stakeholder Management, Team-Motivation, Führungsqualitäten, Engagement von Stakeholdern
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Statistik, Datenwissenschaft, Datenumwandlung, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Technische Merkmale, Statistische Methoden, Datenzugang, Datenanalyse, Datenmanipulation, Statistische Hypothesenprüfung, Statistische Inferenz, Datenwrangling, Explorative Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Datenvorverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellierung großer Sprachen, Netzarchitektur, Tensorflow, Generative Modellarchitekturen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen