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Große Sprachmodelle Kurse

LLM-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie große Sprachmodelle trainiert, strukturiert und angewendet werden. Sie können Fähigkeiten in Prompting, Modellbewertung, Datenaufbereitung und generativen Techniken aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Tools, APIs und Projektbeispiele vor.


Beliebte Große Sprachmodelle Kurse & Zertifikate


  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    KI-Grundlagen für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Analyse des Geschäftsablaufs, Generative Modellarchitekturen, ChatGPT, Selbstbedienungstechnologien, Verantwortungsvolle AI, Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz, No-Code-Entwicklung, Generative KI, AI-Arbeitsabläufe, Tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, KI-Kenntnisse, Prompt-Muster, Maschinelles Lernen, Software für maschinelles Lernen, IBM Wolke, Arbeitsablauf-Management, LLM-Bewerbung

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Maschinelles Lernen mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Prädiktive Analytik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Logistische Regression, Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Modellevaluation, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • V

    Vanderbilt University

    Einführung in die Programmierung mit MATLAB

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Computerprogrammierung, Grundsätze der Programmierung, Informatik, Rechnerische Logik, Daten-Strukturen, Programm-Entwicklung, Problemlösung, Computer-Programmierwerkzeuge, Benutzeroberfläche (UI), Technische Berechnungen, Computerwissenschaft, Datei-E/A, C (Programmiersprache), Entwicklungsumgebung, Wiederverwendbarkeit von Code, Fehlersuche, Dateiverwaltung, Mathematische Software, Lineare Algebra, Matlab, Funktionales Design

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Stern-Schema, Relationale Datenbanken, Shell-Skript, Data Warehousing, SQL, Gespeicherte Prozedur, Apache Kafka, Daten-Pipelines, IBM Kognos-Analytik, Datenbank-Management, Datenbank Management, IBM Cognos-Analytik, Apache Airflow, Datenumwandlung, Dateiverwaltung, Datenvisualisierung, Erstellung des Dashboards, Dashboard, Linux-Befehle, IBM DB2, Bash (Skriptsprache), Auszug

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    Grundlagen der generativen KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, ChatGPT, Strategische Führung, Generative Modellarchitekturen, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Wirtschaftsethik, Führung in der Wirtschaft, AI-Förderung, Verantwortungsvolle AI, Rechtliches Risiko, Generative KI, Tiefes Lernen, Geschäftsethik, Führung und Management, Business Leadership, KI-Kenntnisse, Prompt-Muster, OpenAI, Generative adversarische Netze (GANs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Gesicht umarmen

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • G

    Google

    Crashkurs in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Programmierung, Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Daten-Strukturen, Datenspeicher, Programm-Entwicklung, Python-Programmierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Computer-Programmierwerkzeuge, Skriptsprachen, Entwicklungsumgebung, Computational Thinking, Fehlersuche, Skripting

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Datenanalyse mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Datenwrangling, Prädiktive Analytik, Statistische Modellierung, Explorative Datenanalyse, Pandas (Python-Paket), Datenwissenschaft, Python-Programmierung, Bewertung des Modells, Vorverarbeitung von Daten, Datenmanipulation, Modellevaluation, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Analytik, Datenverarbeitung, Datenumwandlung, Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Bereinigung von Daten, Datenvorverarbeitung

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • J

    Johns Hopkins University

    Datenwissenschaft: Grundlagen mit R

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Versionskontrolle, R Programmierung, Statistische Programmierung, GitHub, Plot (Grafiken), Explorative Datenanalyse, Statistische Visualisierung, Datenwrangling, Gemeinsame Nutzung von Daten, Datenwissenschaft, Ggplot2, Datenmanipulation, Knitr, R (Software), Statistische Analyse, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Datenverarbeitung, Rmarkdown, Bereinigung von Daten

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • C

    California Institute of the Arts

    Grundlagen des Grafikdesigns

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Farbenlehre, Adobe Creative Cloud, Kreatives Denken, Konzeptionelle Gestaltung, Design Bewertungen, Entwurfssoftware, Adobe Photoshop, Gestaltung, Kreativität, Kreatives Design, Entwurf, Gestaltungselemente und -prinzipien, Software für Grafik und visuelle Gestaltung, Grafische und visuelle Gestaltung, Bildanalyse, Grafisches Design, Design-Strategien, Grafikdesign, Visuelle Gestaltung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Einbettungen, Generative KI, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Klassifizierungsalgorithmen, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Computer Vision, Tensorflow, Faltungsneuronale Netzwerke, Vorhersage, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Feinabstimmung, Transfer Learning

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • T

    The University of Tokyo

    Let’s Read! Learning Japanese through Science & Technology-1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Oral Comprehension, Vocabulary, Language Competency, Grammar, Literacy, Language Learning, Science and Research, Robotics, Biochemistry, Traffic Flow Optimization, Water Quality

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Datenanalysten

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Prompt Engineering Tools, Schnelles Engineering, Generative Modellarchitekturen, Datenanalyse, ChatGPT, Verantwortungsvolle AI, Daten-Ethik, Python-Programmierung, Generative KI, KI-Kenntnisse, Analytik, OpenAI, Datenverarbeitung, Prompt-Muster, Erstellung des Dashboards, Interaktive Datenvisualisierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Synthese, Daten-Storytelling

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

1…141516…680

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten large language models Kurse

  • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
  • Maschinelles Lernen mit Python: IBM
  • Einführung in die Programmierung mit MATLAB: Vanderbilt University
  • BI-Grundlagen mit SQL, ETL und Data Warehousing: IBM
  • Grundlagen der generativen KI: IBM
  • Crashkurs in Python: Google
  • Datenanalyse mit Python: IBM
  • Datenwissenschaft: Grundlagen mit R: Johns Hopkins University
  • Grundlagen des Grafikdesigns: California Institute of the Arts
  • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI

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