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Kurse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

Beliebte Kurse & Zertifikate für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)


  • D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

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

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netze

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Computer Vision, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Tensorflow, Einbettungen, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    42.588 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Fortgeschrittene Lernalgorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Logistische Regression, Transfer Learning, Lernen übertragen, Regressionsanalyse, Random Forest Algorithmus, Algorithmen für maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Entscheidungsbaum-Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Tensorflow, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    8689 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Erkennung von Anomalien, Verantwortungsvolle AI, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    5614 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Datenwissenschaft, Statistik, Deskriptive Statistik, Statistische Methoden, Datenumwandlung, Kalkulation, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenmanipulation, Unüberwachtes Lernen, NumPy, Regressionsanalyse, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Geometrie, Lineare Algebra, Mathematische Software, Jupyter, Künstliche neuronale Netze

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Computer Vision, Software für maschinelles Lernen, Erkennung von Anomalien, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Text Mining, Daten-Ethik, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), AI-Arbeitsabläufe, No-Code-Entwicklung

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1588 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Washington

    Computational Neuroscience

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sensorischer Systeme, Differentialgleichungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Netzwerk-Modell, Mathematische Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Computer Vision, Reinforcement Learning, Physiologie, Methoden des maschinellen Lernens, Neurologie, Biologie, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Elektrophysiologie, Matlab, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Software

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1142 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Kalkulation, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Angewandte Mathematik, Numerische Analyse, Lineare Algebra, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Software

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    5773 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    KI für medizinische Diagnosen

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

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2070 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Michigan

    Angewandtes maschinelles Lernen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Feature Technik, Modellevaluation, Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    8780 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Generative adversarische Netze (GANs), Vorverarbeitung von Daten, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative Modellarchitekturen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Gesicht umarmen, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, LLM-Bewerbung, Daten-Pipelines

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Vorverarbeitung von Daten, Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Tensorflow, Vorhersage, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    5162 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
  • Faltungsneuronale Netze: DeepLearning.AI
  • Fortgeschrittene Lernalgorithmen: DeepLearning.AI
  • Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen: DeepLearning.AI
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft
  • Computational Neuroscience: University of Washington
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
  • KI für medizinische Diagnosen: DeepLearning.AI
  • Angewandtes maschinelles Lernen in Python: University of Michigan

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