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 Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Gesundheitsinformatik, Faltungsneuronale Netze, Große Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Bewertung des Modells, Generative Modellarchitekturen, Gesundheitspflege, Generative KI, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modell-Einsatz, Einbettungen, Autokodierer, Modellevaluation, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze
★ 3.3 (50) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Bewertung des Modells, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Faltungsneuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Bildanalyse, Reinforcement Learning, Tiefes Lernen, Autokodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Generative KI, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze
★ 4.6 (299) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Verifizierung und Validierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Tensorflow, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Fehlersuche, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung
★ 4.9 (63.526) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Statistisches maschinelles Lernen, Modellevaluation
★ 4.7 (18.379) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Datenumwandlung, Kalkulation, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Unüberwachtes Lernen, NumPy, Regressionsanalyse, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Geometrie, Lineare Algebra, Mathematische Software, Jupyter, Künstliche neuronale Netze
★ 4.6 (15.059) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Fine-tuning, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Model Training, Forecasting, Machine Learning, Text Mining
★ 4.7 (6) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze
★ 4.9 (8) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Lernen übertragen, Netzarchitektur, Computer Vision, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Datenanalyse, Bildanalyse, Software-Visualisierung, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Matlab
★ 4.9 (13) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Fine-tuning, Vision Transformer (ViT), Machine Learning Methods, Model Optimization, Model Training, Large Language Modeling, Embeddings, Network Architecture
★ 4.6 (8) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Erkennung von Anomalien, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze
★ 4.9 (5614) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Machine Learning Algorithms, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Statistical Methods, Data Presentation, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Analysis, Data Infrastructure, Machine Learning
★ 4.4 (41) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate