Computer-Vision-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie visuelle Daten verarbeitet, erkannt und interpretiert werden. Sie können Fähigkeiten in Bildanalyse, Objekterkennung, Modelltraining und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Python-Bibliotheken, Frameworks und Tools vor, die das Entwickeln und Testen visueller Modelle unterstützen.
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Random Forest Algorithmus, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Computer Vision, Überwachtes Lernen, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Modell-Optimierung, Generative Modellarchitekturen, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Software-Visualisierung, Tiefes Lernen, Modell-Einsatz
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Training, Data Preprocessing, Image Analysis, Predictive Modeling, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Model Optimization, Statistical Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, Python Programming
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Model Evaluation, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Dimensionality Reduction, Machine Learning Methods, Reinforcement Learning, Feature Engineering, Machine Learning Algorithms, Convolutional Neural Networks, Regression Analysis, Data Processing, Model Training, Machine Learning, Deep Learning, Model Optimization
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Model Evaluation, Algorithms
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Classification Algorithms, Transfer Learning, Image Analysis, Model Evaluation, Model Training, Artificial Neural Networks, Fine-tuning, Computer Vision, Model Optimization, Data Preprocessing, Data Processing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Safety Assurance, Safety Standards, Electrical Systems, Emerging Technologies, Environmental Issue, Computer Vision, Artificial Intelligence, Algorithms
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Image Analysis, Transfer Learning, Risking, Fine-tuning, Multimodal Prompts, Model Evaluation, Technical Documentation, Data Preprocessing, Debugging, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Feature Engineering, Tensorflow, Model Training, Embeddings, Systems Design, Ethical Standards And Conduct, Root Cause Analysis, Deep Learning
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: OpenAI API, OpenAI, Image Analysis, Generative AI, ChatGPT, LLM Application, Multimodal Prompts, Tool Calling, Application Programming Interface (API), Large Language Modeling, Artificial Intelligence, AI Integrations, Natural Language Processing, Computer Vision, File Management
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
Alberta Machine Intelligence Institute
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Responsible AI, Generative AI, Generative Model Architectures, LLM Application, AI powered creativity, Data Ethics, AI literacy, AI Workflows, Business Ethics, ChatGPT, Ethical Standards And Conduct, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Computer Vision, Natural Language Processing, Reinforcement Learning, Data Processing, Data Science
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Vorverarbeitung von Daten, Bildanalyse, Bereinigung von Daten, Klassifizierungsalgorithmen, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Software für maschinelles Lernen, Datenumwandlung, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell-Optimierung, Computer Vision, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Integration von Daten, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bildanalyse, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Lineare Algebra, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Tensorflow, Modell-Optimierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen