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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Modell-Optimierung, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Tensorflow, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Methoden des maschinellen Lernens, Fehlersuche, Verifizierung und Validierung, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tiefes Lernen, Bildanalyse, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen, Einbettungen, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Klassifizierungsalgorithmen, Tensorflow, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Transfer Learning, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Computer Vision, Faltungsneuronale Netze, Feinabstimmung, Vorhersage, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Logistische Regression, Tiefes Lernen, Modell-Optimierung, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Tensorflow, Bewertung des Modells, Daten-Ethik, Transfer Learning, Lernen übertragen, Modell Ausbildung, Entscheidungsbaum-Lernen, Random Forest Algorithmus, Feinabstimmung, Künstliche neuronale Netze
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Einbettungen, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Datenvorverarbeitung, Computer Vision, Feature Technik, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Technische Merkmale, Feinabstimmung, Netzarchitektur, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Erkennung von Anomalien, Künstliche Intelligenz, Dimensionalitätsreduktion, Tiefes Lernen, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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 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

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Computer Vision, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Simulationen, Tiefes Lernen, Entwicklung von Systemen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Architektur der Lösung, Markov-Modell, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Agentische Systeme, Reinforcement Learning, Algorithmen, Bewertung des Modells, Feature Technik, Modell Ausbildung, Entscheidungsintelligenz, Stichproben (Statistik), Methoden des maschinellen Lernens, Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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: Retrieval-Augmented Generation, Vector Databases, Embeddings, Google Gemini, AI Workflows, Agentic Workflows, OpenAI API, Generative AI Agents, Generative AI, Multimodal Prompts, Prompt Engineering, Semantic Web, Large Language Modeling, Data Pipelines, Natural Language Processing, Workflow Management, Database Management, Application Programming Interface (API), Automation, Machine Learning
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenwissenschaft, Logistische Regression, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Analytik, Unüberwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Modell Ausbildung, Computer Vision, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate