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Generative KI-Kurse

Generative-KI-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle Texte, Bilder und andere Inhalte erzeugen. Sie können Fähigkeiten in Prompt-Design, Modellbewertung, Datenaufbereitung und grundlegenden Generierungsverfahren aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, APIs und Tools vor, mit denen Sie generative Ansätze ausprobieren können.

Beliebte Generative KI Kurse & Zertifikate


  • Status: Vorschau
    Vorschau
    D

    DeepLearning.AI

    الشبكات العصبية والتعلم العميق

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Model Training, Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Network Architecture

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    11 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Dartmouth College

    Fundamentals of Digital Transformation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Digital Transformation, Customer experience strategy (CX), Business Transformation, Data-Driven Decision-Making, Internet Of Things, Cloud Computing, Automation, Cloud Storage, Business Analytics, Technology Strategies, Data Ethics, Cloud Infrastructure, Customer Insights, AI Personalization, Business Process Automation, Emerging Technologies, Responsible AI, Business Modeling, Cybersecurity, Law, Regulation, and Compliance

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    24 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    U

    Universidade Estadual de Campinas

    Escola 4.0 Educação e Cultura Maker no Contexto da Nova BNCC

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Education Software and Technology, Computational Thinking, Programming Principles, Computer Programming, Computational Logic, Digital pedagogy, Robotics, Computer Programming Tools, Prototyping, Technical Design, Artificial Intelligence, Innovation, 3D Assets

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    107 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    MathWorks

    Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Datenvorverarbeitung, Tiefes Lernen, Interoperabilität, Erkennung von Anomalien, Bildanalyse, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Generative KI, Matlab

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    15 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Bridging Data and Practice for Personalized Nutrition

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Personalization, Nutrition and Diet, Nutritional Assessment, Personalized Service, Clinical Nutrition, Precision Medicine, Medical Nutrition Therapy, Nutrition Education, Data Ethics, Dietetics, Data Collection, Data Capture, Patient Education And Counseling, Diagnostic Tests, Responsible AI, Data Analysis, Clinical Research, Health Technology, Consumer Behaviour, Artificial Intelligence

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    M

    Minnesota State University, Mankato

    Technical Communication Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Research, Usability Testing, Graphic and Visual Design, Usability, Research Methodologies, AI Integrations, AI literacy, User Research, Writing and Editing, User Feedback, Report Writing, Web Content Accessibility Guidelines, User Experience Design, Persona (User Experience), User Experience, Analysis

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Grundlagen und Kernkonzepte von PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Modell-Optimierung, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, System-Konfiguration, Maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, Tiefes Lernen, Feinabstimmung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modellevaluation, Installation der Software, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
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    55 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Interpretable Machine Learning Applications: Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Feature Engineering, Classification And Regression Tree (CART), Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Random Forest Algorithm, Responsible AI, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Data Import/Export, Machine Learning, Classification Algorithms

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    109 Bewertungen

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    Universidad Nacional Autónoma de México

    Resolución de problemas por búsqueda

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithms, Computational Thinking, Theoretical Computer Science, Performance Testing, Python Programming, Artificial Intelligence

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    26 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Cloud Machine Learning Engineering und MLOps

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), CI/CD, Maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Cloud-Technik, Cloud-Anwendungen, Kontinuierliche Lieferung, Angewandtes maschinelles Lernen, Softwaretechnik, Software für maschinelles Lernen, Software-Entwicklung, Cloud-Bereitstellung, Modell-Einsatz, No-Code-Entwicklung, Google Cloud-Plattform, Cloud-API, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen)

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    94 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    G

    Google Cloud

    Architecting with Google Kubernetes Engine en Français

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Kubernetes, Cloud Infrastructure, Google Cloud Platform, Cloud Development, Cloud-Native Computing, Identity and Access Management, Infrastructure As A Service (IaaS), Cloud Applications, CI/CD, Prompt Engineering, Continuous Delivery, Cloud Storage, Cloud Services, Continuous Deployment, Virtual Machines, Generative AI Agents, Scalability, Virtual Networking, Containerization, Application Deployment

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    93 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    T

    The University of Chicago

    Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Regressionsanalyse, Datenvorverarbeitung, Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modellevaluation, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Klassifizierungsalgorithmen, Software für maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Random Forest Algorithmus

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    25 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten generative ai Kurse

  • الشبكات العصبية والتعلم العميق: DeepLearning.AI
  • Fundamentals of Digital Transformation: Dartmouth College
  • Escola 4.0 Educação e Cultura Maker no Contexto da Nova BNCC: Universidade Estadual de Campinas
  • Fortgeschrittene Deep Learning-Techniken für Computer Vision: MathWorks
  • Bridging Data and Practice for Personalized Nutrition: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Technical Communication Essentials: Minnesota State University, Mankato
  • Grundlagen und Kernkonzepte von PyTorch: Packt
  • Interpretable Machine Learning Applications: Part 1: Coursera
  • Resolución de problemas por búsqueda: Universidad Nacional Autónoma de México
  • Cloud Machine Learning Engineering und MLOps: Duke University

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