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: Deep Learning, Umarmendes Gesicht, Verarbeitung natürlicher Sprache, Schnelles Engineering, Generative KI, Generative adversarische Netze (GANs), Generative Modellarchitekturen, OpenAI, Modellierung großer Sprachen, IBM Cloud
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz, Explorative Datenanalyse, Text Mining, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Informationen zum Datenschutz, Maschinelles Lernen, Datenethik, Jupyter, Katastrophenhilfe, Umweltüberwachung, Notfallmaßnahmen, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Datenanalyse, Milderung
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Toronto
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Computervision, Methoden des Maschinellen Lernens, Lineare Algebra, Mathematische Modellierung, Robotik, Kontrollsysteme, Angewandte Mathematik, Globale Positionierungssysteme, Schätzung
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Software-Installation, Entwicklungsumgebung, System-Konfiguration, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Datenvorverarbeitung, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Statistische Methoden, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Künstliche neuronale Netze, Prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Jupyter, Finanzen, Überwachtes Lernen, Finanzmarkt
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Applied Machine Learning, Deep Learning, Performance Tuning, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Python Programming
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

UNSW Sydney (The University of New South Wales)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des Maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Deep Learning, Computervision, Dimensionalitätsreduktion, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Räumliche Analyse, Geografische Informationen und Technologie, Überwachtes Lernen, Bildanalyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Matplotlib, Datenvorverarbeitung, Python-Programmierung, Text Mining, Explorative Datenanalyse, Datenanalyse, Modellevaluation, Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Daten bereinigen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Management von Gesundheitsinformationen, Gesundheitspflege, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Überwachtes Lernen, Gesundheitsinformatik, Programm-Entwicklung
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Kleine Daten, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Daten-Synthese, Modellevaluation, Generative KI, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Transfer Learning
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data Synthesis, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning, Python Programming
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Skalierbarkeit, Deep Learning, Mathematische Software, Digitale Signalverarbeitung, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Ereignisgesteuerte Programmierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Computer Architektur, System Programmierung, C und C++, C++ (Programmiersprache), Künstliche neuronale Netze, Computergrafik, Maschinelles Lernen, Grundsätze der Programmierung, Datenorientierte Programmierung, Verteiltes Rechnen, Leistungsoptimierung, Bildanalyse
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate