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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Image Analysis, Transfer Learning, Fine-tuning, Multimodal Prompts, Model Evaluation, Technical Documentation, Data Preprocessing, Solution Architecture, Debugging, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Feature Engineering, Embeddings, Tensorflow, Model Training, Systems Design, Ethical Standards And Conduct, Root Cause Analysis, Deep Learning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Bildanalyse, Wissenschaftliche Visualisierung, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz, Generative Modellarchitekturen, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Angewandtes maschinelles Lernen
★ 4.7 (29) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Bildanalyse, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Computer Vision
★ 4.6 (49) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data Synthesis, Model Training, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Deep Learning, Machine Learning
★ 4.3 (117) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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

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

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Graphentheorie, Computer Vision
★ 4.6 (35) · Anfänger · Kurs · 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
★ 4.5 (33) · Mittel · 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
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Statistische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Python-Programmierung, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen
★ 4.6 (33) · Mittel · 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, Tensorflow, Deep Learning, Applied Machine Learning, AI Workflows
★ 5 (10) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Tensorflow, Model Evaluation, Data Preprocessing, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Data Processing, Network Model, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Deep Learning
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden