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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Fine-tuning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Model Training, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Natural Language Processing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Entwicklungsumgebung, Prädiktive Analytik, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, Tensorflow, Installation der Software
★ 4.6 (17) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, NumPy, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Pandas (Python Package), Machine Learning Methods, Data Science, Artificial Intelligence, Model Optimization, Data Preprocessing, Model Training, Machine Learning, Network Model, Data Manipulation, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computer Vision, Modell-Optimierung, Lernen übertragen, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Datenvorverarbeitung, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Modell-Einsatz, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Klassifizierungsalgorithmen, Text Mining, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Einbettungen, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Dimensionalitätsreduktion, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Datenverarbeitung, Verantwortungsvolle AI, Software für maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, Künstliche neuronale Netze, Modell-Einsatz, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Apache Spark, Faltungsneuronale Netze, Modellevaluation, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, A/B-Tests, Tensorflow
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

LearnKartS
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Machine Learning, Model Training
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Lineare Algebra, Datenumwandlung, Datenwissenschaft, Jupyter, Angewandte Mathematik
★ 4.6 (12.585) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen, Reinforcement Learning, Agentische Systeme, Entscheidungsintelligenz, Markov-Modell, Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.8 (2901) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Data Wrangling, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), ChatGPT, Generative AI, Restful API, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Responsible AI, Vector Databases, Fine-tuning, Python Programming
★ 4.7 (99.620) · Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Model Optimization, Predictive Modeling, Model Training, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Explorative Datenanalyse, Feinabstimmung, Datenvorverarbeitung, Bereinigung von Daten, Test Daten, Vorverarbeitung von Daten, Modellierung großer Sprachen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Tiefes Lernen, Transfer Learning, Modellevaluation
★ 4.4 (398) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden