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: Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, Tiefes Lernen, Computer Vision, Bewertung des Modells, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze
★ 4.6 (50) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsbaum-Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Technische Merkmale, Klinische Studien, Prädiktive Modellierung, Datenanalyse, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Risikomodellierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Vorverarbeitung von Daten, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bildanalyse, Random Forest Algorithmus, Medizinische Bildgebung, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Behandlung von Patienten
★ 4.7 (2481) · Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Computer Vision, Bewertung des Modells, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bildanalyse, Wärmekarten, Faltungsneuronale Netze
★ 4.6 (21) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Einbettungen, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.7 (49) · Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Logistische Regression, Dimensionalitätsreduktion
★ 4.7 (18.487) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Technische Merkmale, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen
★ 4.6 (8814) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
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, Data Mining, Electronic Medical Record System, Responsible AI, AI Security, Electronic Medical Record, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Medical Privacy, Database Design, Clinical Data Management, Machine Learning, Machine Learning Methods
★ 4.4 (36) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Modell Ausbildung, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernen übertragen, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Computer Vision, Unüberwachtes Lernen, Modell-Optimierung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bildanalyse, Medizinische Bildgebung, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Logistische Regression
★ 4.7 (3841) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Technische Merkmale, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Reinforcement Learning, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Tiefes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Autokodierer, Generative adversarische Netze (GANs), Generative Modellarchitekturen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netze, Dimensionalitätsreduktion
★ 4.6 (3724) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Technische Merkmale, Überwachtes Lernen, Modell Ausbildung, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Statistik, Maschinelles Lernen, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesenprüfung, Regressionsanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Datenzugang, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion
★ 4.6 (3445) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, Fine-tuning, Hugging Face, Deep Learning, Model Optimization, Model Deployment, AI Workflows, Distributed Computing, Model Training, Embeddings, Cloud Computing, Natural Language Processing, Performance Tuning, Machine Learning, Model Evaluation, Computer Science, Data Science
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Statistics, Data Transformation, Data Manipulation, Applied Mathematics, Model Optimization, Artificial Neural Networks, NumPy, Data Science, Python Programming, Linear Algebra, Statistics, Calculus, Geometry, Derivatives, Machine Learning, Dimensionality Reduction, Regression Analysis
★ 4.6 (15.103) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate