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Deep Learning Kurse

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.

Beliebte Deep Learning Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Alberta

    Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Simulationen, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Agentische Systeme, Markov-Modell, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Stichproben (Statistik), Entscheidungsintelligenz, Entwicklung von Systemen, Architektur der Lösung, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Reinforcement Learning

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3596 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regression Analysis, Statistics, Calculus, Data Manipulation, Mathematical Software, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Numerical Analysis, Applied Mathematics, Artificial Neural Networks, Linear Algebra, Unsupervised Learning, Geometry, Dimensionality Reduction, Descriptive Statistics, Data Science, Statistical Methods, Jupyter, Model Optimization, NumPy

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    15.087 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Einführung in maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen, Statistische Methoden, Explorative Datenanalyse, Statistische Inferenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Statistische Hypothesenprüfung, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    3423 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Was ist Data Science?

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenwissenschaft, Datengestützte Entscheidungsfindung, Große Daten, Digitale Transformation, Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Datenspeicherung, Data Mining, Cloud Computing, Tiefes Lernen, Datenkompetenz

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    77.864 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    Universidad de los Andes

    Introducción al deep learning contemporáneo

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Transfer Learning, Vision Transformer (ViT), Image Analysis, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Model Optimization, Network Architecture, Natural Language Processing, Model Training

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    8 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Arbeitsabläufe, Bereitstellung von Anwendungen, Datenwissenschaft, ChatGPT, Analyse des Geschäftsablaufs, Prompt Engineering Tools, IBM Wolke, Generative KI, Software für maschinelles Lernen, AI-Förderung, Prompt-Muster, KI-Kenntnisse, Generative Modellarchitekturen, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Arbeitsablauf-Management, Schnelles Engineering, Generative AI-Agenten, Tiefes Lernen, Verantwortungsvolle AI

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    36.543 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM Generative AI Engineering

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Patterns, Unit Testing, Large Language Modeling, LangChain, Retrieval-Augmented Generation, Data Wrangling, Responsible AI, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Generative Model Architectures, PyTorch (Machine Learning Library), Generative AI, LLM Application, Keras (Neural Network Library), Supervised Learning, Vector Databases, Fine-tuning, Data Import/Export

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    100.713 Bewertungen

    Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Manipulation, Applied Mathematics, Linear Algebra, Data Transformation, Dimensionality Reduction, Computational Thinking, Data Science, Machine Learning, Jupyter

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    12.606 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Python für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Strukturen, JSON, Datenbank-Software, Datenbank-Design, Restful API, Präsentation der Daten, Datenspeicher, Web-Scraping, Grundsätze der Programmierung, Datenvisualisierung, Programm-Entwicklung, Python-Programmierung, Webdienste, Fehlersuche, Datenbanken, Datei-E/A, Software zur Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, SQL, Relationale Datenbanken

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    280.659 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Alberta

    Grundlagen des Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Agentische Systeme, Markov-Modell, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    2907 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Programmieren für alle (Erste Schritte mit Python)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung, Programm-Entwicklung, Python-Programmierung, Fehlersuche, Installation der Software

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    233.671 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I
    U
    I

    Mehrere Erzieher

    Data Science Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard Creation, Dashboard, Web Scraping, Pseudocode, Jupyter, Algorithms, Data Literacy, Data Mining, Data Analysis, R (Software), Correlation Analysis, Pandas (Python Package), NumPy, Data Import/Export, Predictive Modeling, Python Programming, Machine Learning Algorithms, Data Science, Machine Learning, Project Management

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    117.894 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

  • Reinforcement Learning: University of Alberta
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • IBM Einführung in maschinelles Lernen: IBM
  • Was ist Data Science?: IBM
  • Introducción al deep learning contemporáneo: Universidad de los Andes
  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • IBM Generative AI Engineering: IBM
  • Mathematics for Machine Learning: Linear Algebra: Imperial College London
  • Python für jedermann: University of Michigan
  • Grundlagen des Reinforcement Learning: University of Alberta

Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

Python-Programmierung (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Künstliches Neuronales Netz (24)
Big Data (18)
Statistische Klassifikation (17)
Verstärkungslernen (13)
Algebra (10)
Bayes (10)
Lineare Algebra (10)
Lineare Regression (9)
Numpy (9)

Andere wissenswerte Themen

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Social Sciences
401 Kurse
Language Learning
150 Kurse

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  • Personalwesen (HR)
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  • Python
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Berufsbezogene Zertifikate

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  • IBM Data Science-Zertifikat
  • Intuit Academy Zertifikat Buchhaltung

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