Kurse zu neuronalen Netzen können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Sie können Fähigkeiten in Architekturdesign, Datenaufbereitung, Trainingstechniken und Modellbewertung aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Beispiele aus der KI-Praxis vor.

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Kleine Daten, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Computer Vision, Klassifizierungsalgorithmen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke, Bildanalyse, Lernen übertragen, Cloud-API, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Feinabstimmung, Google Cloud-Plattform, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Fine-tuning, Model Evaluation, Model Optimization, Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Tensorflow, Statistical Machine Learning, Machine Learning Software, MLOps (Machine Learning Operations), Computer Vision, Performance Testing, Transfer Learning, Feature Engineering, Scikit Learn (Machine Learning Library), Verification And Validation, Network Architecture, Deep Learning, Benchmarking, PyTorch (Machine Learning Library)
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Lineare Algebra, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Pseudocode, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Technische Merkmale, Netzarchitektur, Algorithmen für maschinelles Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Convolutional Neural Networks, Applied Machine Learning, Image Analysis, Python Programming, Jupyter, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Software Visualization, Machine Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Modellevaluation, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Faltungsneuronale Netze
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Amazon Webdienste, Cloud-Technologien, Drahtlose Netzwerke, Infrastruktur-Architektur, Computer-Plattformen, Amazon Web Services, Aufkommende Technologien, Infrastruktur als Dienstleistung (IaaS), Netzwerk-Protokolle, Cloud-Dienste, Allgemeine Netzwerkarbeit, Cloud-Plattformen, Architektur des Cloud Computing, Cloud Computing, Lokale Netzwerke, Netzinfrastruktur, Hardware-Architektur, Netzarchitektur, Cloud-basierte Integration, Telekommunikation, Aufstrebende Technologien
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Dimensionalitätsreduktion, Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Automatisierung, Tiefes Lernen, Bereinigung von Daten, Explorative Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Modell Ausbildung, Plot (Grafiken), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Daten importieren/exportieren, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Airflow, Model Optimization, Data Validation, Image Analysis, Transfer Learning, Data Preprocessing, Data Integrity, Model Evaluation, Debugging, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Data Pipelines, Feature Engineering, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Model Training, Embeddings, Performance Tuning, Deep Learning, Digital Signal Processing
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Architektur der Lösung, Künstliche neuronale Netze, Entwicklung von Systemen, Modellevaluation, Agentische Systeme, Algorithmen, Feature Technik, Technische Merkmale, Leistungsoptimierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Markov-Modell
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Generative AI, Generative Model Architectures, Code Review, Data Ethics, AI Workflows, AI literacy, Artificial Intelligence, Object Oriented Programming (OOP), Software Technical Review, Risking, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, AI powered creativity, Debugging, Problem Solving, Critical Thinking, Data Analysis
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Machine Learning Software, Deep Learning, Machine Learning, Feature Engineering, Risking, Model Evaluation, Mortgage Loans, Consumer Lending
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden