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: 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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Deepseek, Fine-tuning, Legal Technology, Model Optimization, Cloud Deployment, LLM Application, Deep Learning, Model Training, Transfer Learning, MLOps (Machine Learning Operations), AI Workflows, Gemini, Large Language Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Computing, Performance Tuning, Generative AI Agents, Data Science
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), CI/CD, Robotics, LLM Application, Continuous Integration, Artificial Intelligence, Large Language Modeling, Agentic Workflows, Continuous Deployment, Agentic systems, Deep Learning, Machine Learning Methods, Python Programming, Software Visualization, Application Deployment, Test Automation, Visualization (Computer Graphics), Debugging, C (Programming Language)
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Auto-Kodierer, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Generative KI, Generative adversarische Netze (GANs), Modellevaluation, Computer Vision, Lernen übertragen, Tensorflow, Feinabstimmung, Visualisierung (Computergrafik), Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Angewandtes maschinelles Lernen, Autokodierer, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Verteiltes Rechnen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Time Series Analysis and Forecasting, Feature Engineering, Forecasting, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Model Deployment, Applied Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Data Preprocessing, Statistical Methods, Deep Learning, Supervised Learning, Statistical Modeling, Statistical Analysis, Model Training, Data Wrangling, Machine Learning, Python Programming, Correlation Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Statistische Analyse, Statistische Methoden, Modellevaluation, Bereinigung von Daten, Prädiktive Analytik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Maschinelles Lernen, Risikomodellierung, Random Forest Algorithmus, Risikoanalyse, Prädiktive Modellierung, Vorhersage, Tiefes Lernen, Biostatistik, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Entscheidungsbaum-Lernen, Statistische Modellierung, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Persistenz der Daten, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modellevaluation, Computer Vision, Lernen übertragen, Tensorflow, Computer Programmierung, Computerprogrammierung, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, Image Analysis, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Model Training, Fine-tuning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Image Quality, Generative AI, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Matlab, Applied Machine Learning, Machine Learning, Classification Algorithms, Software Visualization
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Toronto
Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk-Routing, Computer Vision, Globale Positionierungssysteme, Schätzung, Software Architektur, Mathematische Modellierung, Sicherheitsgarantie, Systemarchitektur, Faltungsneuronale Netzwerke, Robotik, Prädiktive Modellierung, Angewandte Mathematik, Algorithmen, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Graphentheorie, Simulation und Simulationssoftware, Software-Architektur, Simulationen, Faltungsneuronale Netze, Kontrollsysteme, Hardware-Architektur
Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate