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 Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Schnelles Engineering, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Lernen übertragen, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Einbettungen, LLM-Bewerbung, Künstliche neuronale Netze
★ 4.9 (7) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, AI-Personalisierung, Data Mining, Bildanalyse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bayessche Statistik, Statistisches maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Statistische Modellierung, Feature Technik, Modellevaluation, Technische Merkmale
★ 4.6 (16.271) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Datenumwandlung, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Prädiktive Analytik, Finanzielle Vorausschau, Vorhersage, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Entwicklungsumgebung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Statistische Visualisierung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Explorative Datenanalyse, Feature Technik, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Technische Merkmale
★ 4.5 (11) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Datenverarbeitung, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Tensorflow, Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Lineare Algebra, Künstliche neuronale Netze
★ 4.4 (13) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Model Training, Image Analysis, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Fine-tuning, Machine Learning Methods, Model Optimization, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Artificial Intelligence, Model Training, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Deployment, Large Language Modeling, Text Mining, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Predictive Modeling, Classification Algorithms, Time Series Analysis and Forecasting, Network Architecture
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
University of Glasgow
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Deep Learning, Descriptive Analytics, Data Ethics, Data Preprocessing, ICD Coding (ICD-9/ICD-10), Federated Learning, Autoencoders, Health Informatics, Medical Records, Data Mining, Medical Coding, Responsible AI, AI Security, Electronic Medical Record, Clinical Informatics, Predictive Modeling, Patient Flow, Predictive Analytics, Machine Learning
★ 4.4 (36) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Python-Programmierung, Generative Modellarchitekturen, Tiefes Lernen, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.5 (100) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Simplilearn
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Tiefes Lernen, Tensorflow, KI-Kenntnisse, Daten-Ethik, Digitale Transformation, Künstliche neuronale Netze
★ 4.1 (10) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Generative Model Architectures, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Model Optimization, Data Preprocessing, Fine-tuning, Tensorflow, Deep Learning, Model Deployment
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Transfer Learning, Lernen übertragen, Regressionsanalyse, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Tensorflow, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze
★ 4.9 (8689) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Python Programming, Model Training, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen