NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Modellierung großer Sprachen, Microsoft Azure, OpenAI, Verantwortungsvolle AI, Computer Vision, Cloud-Lösungen, Python-Programmierung, LLM-Bewerbung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Schlüsselverwaltung, Daten-Ethik, Modell-Einsatz, Bewertung des Modells, OpenAI-API, AI-Sicherheit
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Microsoft Azure, No-Code-Entwicklung, Maschinelles Lernen, Computer Vision, Verantwortungsvolle AI, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), KI-Kenntnisse
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Data Preprocessing, Convolutional Neural Networks, Plot (Graphics), Generative AI, Prompt Engineering Tools, Deep Learning, Unsupervised Learning, Model Evaluation, Natural Language Processing, Responsible AI, Time Series Analysis and Forecasting, Generative Model Architectures, Transfer Learning, Supervised Learning, Data Ethics, Image Analysis, LLM Application, Recurrent Neural Networks (RNNs)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Generative KI, Tiefes Lernen, Autokodierer, Transfer Learning, Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Modell-Optimierung, Auto-Kodierer, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Modell Ausbildung, Lernen übertragen, Generative Modellarchitekturen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Model Deployment, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Model Evaluation, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Model Training, Probability Distribution, Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Design Thinking, Market Opportunities, Data Science, Machine Learning, Python Programming
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

The University of Edinburgh
Kompetenzen, die Sie erwerben: Medizinische Bildgebung, Gesundheitsinformatik, Bioinformatik, Klinische Dokumentation, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellierung von Prozessen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Präzisionsmedizin, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Biostatistik, Daten-Ethik, Datenanalyse, Statistische Methoden, Statistische Modellierung, Netzwerk-Modell
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: AI-Integrationen, Generative KI, Agentische Arbeitsabläufe, Fehlersuche, Software-Entwicklung, Code-Überprüfung, Software Architektur, Software-Entwurfsdokumente, LLM-Bewerbung, Prompt-Muster, Kontinuierliche Integration, Anwendungssicherheit, Daten-Ethik, Generative AI-Agenten, Software-Architektur, DevSecOps, Software Entwurf, Softwaretechnik
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Stanford University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayessche Statistik, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Angewandtes maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Algorithmen, Modell-Optimierung, Bayessches Netz, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Statistische Methoden, Markov-Modell, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Netzwerk-Modell
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Model Training
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Prädiktive Analytik, Erweiterte Analytik, Digitales Marketing, Maschinelles Lernen, Wirtschaftsethik, Prädiktive Modellierung, Marketing-Automatisierung, Digitale Marketing-Kampagnen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Marketing-Aktivitäten, Datenanalyse, Daten-Ethik, Datengesteuertes Marketing, MarTech, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Geschäftsethik, Werkzeuge für digitales Marketing, Marketing-Analytik, Marketing-Strategien, Marketing-Kanal
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recht, AI-Integrationen, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Sozialkunde, Modellierung großer Sprachen, ChatGPT, Verantwortungsvolle AI, Geistiges Eigentum, Schnelles Engineering, Daten-Ethik, Betriebswirtschaft, KI-Kenntnisse, Kultur
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recht, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Wirtschaft, Modellierung großer Sprachen, Soziale Auswirkungen, ChatGPT, Bildung und Ausbildung, OpenAI, Verantwortungsvolle AI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Geistiges Eigentum, Daten-Ethik, KI-Kenntnisse, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Rechtliches Risiko
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen