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, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Bildqualität, Computer Vision, Lernen übertragen, Feinabstimmung, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Netzarchitektur, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Bereinigung von Daten, Markov-Modell, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen, Tiefes Lernen, Einbettungen, Datenvorverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Künstliche neuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Radiologie, Modellevaluation, Prädiktive Analytik, Computer Vision, Maschinelles Lernen, Risikomodellierung, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung der Patienten, Medizinische Bildgebung, Faltungsneuronale Netzwerke, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Diagnostische Tests, Bewertung des Modells, Diagnostische Radiologie, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Fine-tuning, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Embeddings, Hugging Face, Supervised Learning, Data Preprocessing, Predictive Modeling, Machine Learning, Data Processing, Classification Algorithms, Statistical Methods, Probability & Statistics, Machine Learning Algorithms
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Prädiktive Analytik, Computer Vision, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Methoden des maschinellen Lernens, Logistische Regression, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Entscheidungsbaum-Lernen, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Methoden des maschinellen Lernens, Text Mining, Tiefes Lernen, Einbettungen, Generative Modellarchitekturen, Netzarchitektur, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Generative KI, LangChain, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Abruf-erweiterte Erzeugung, Feinabstimmung, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, LLM-Bewerbung, Text Mining, Tiefes Lernen, Einbettungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Daten-Ethik, Verantwortungsvolle AI, Bewertung des Modells, Modellierung großer Sprachen, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Derivate, Numerische Analyse, Regressionsanalyse, Mathematische Theorie und Analyse, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Kalkulation, Lineare Algebra, Mathematische Software, Künstliche neuronale Netze
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

John Wiley & Sons
Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Responsible AI, AI literacy, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Algorithms, Deep Learning, Machine Learning, Data Collection, Hardware Architecture, Data Integrity, Adaptability, Data Quality, Ethical Standards And Conduct, Data Analysis
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Fine-tuning, Tensorflow, Natural Language Processing, Network Architecture
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Auto-Kodierer, Generative KI, Große Daten, Generative adversarische Netze (GANs), Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Verwaltung von Kundendaten, Datenanalyse, KI-Kenntnisse, Datenmanagement, Algorithmen, Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenverwaltung, Autokodierer, Bewertung des Modells, Modellierung großer Sprachen, KI-Produktstrategie
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Prompt Engineering Tools, ChatGPT, Generative AI, Responsible AI, AI literacy, Generative AI Agents, Generative Model Architectures, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Retrieval-Augmented Generation, Artificial Intelligence, AI Workflows, Large Language Modeling, Embeddings, GitHub Copilot, Fine-tuning, Deep Learning, Automation, Machine Learning, Machine Learning Methods
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen