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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)


  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

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

    ★ 4.7 (5773) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Image Analysis, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Logistic Regression

    ★ 4.5 (4234) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Angewandtes maschinelles Lernen in Python

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

    ★ 4.6 (8780) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    Duke University

    Einführung in maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Reinforcement Learning, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Medizinische Bildgebung, Python-Programmierung, Logistische Regression, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)

    ★ 4.7 (3827) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Cutting-Edge Topics in Deep Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Reinforcement Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Model Optimization, Fine-tuning, Agentic systems, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Model Training, Machine Learning Algorithms, Data Analysis

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Foundations for Business Professionals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Generative AI Agents, Prompt Patterns, Agentic Workflows, Responsible AI, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, AI Enablement, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Governance, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Business Ethics, Risk Management, Machine Learning, Project Management

    ★ 4.8 (374) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    PostgreSQL für jedermann

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenbank-Design, JSON, Datenbank-Management-Systeme, Datenmodellierung, Abfragesprachen, Datenbank-Management, Datenbank-Entwicklung, Datenbank Management, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenbanken, Text Mining, Cloud-Anwendungen, SQL, Datenbank-Systeme, NoSQL, Datenspeicher, Datenbankarchitektur und -verwaltung, PostgreSQL, Gespeicherte Prozedur, Relationale Datenbanken, Datenbank-Theorie

    ★ 4.7 (1436) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, LLM Application, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), LangChain, AI Orchestration, Natural Language Processing, Generative AI Agents, Agentic Workflows, Multimodal Prompts, AI Integrations, Artificial Intelligence, Agentic systems, Machine Learning Methods, Python Programming, Machine Learning, System Design and Implementation, Data Science

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • G

    Google Cloud

    Advanced Machine Learning on Google Cloud

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Model Training, Transfer Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Applied Machine Learning, Image Analysis, AI Personalization, Cloud Deployment, Recurrent Neural Networks (RNNs), Machine Learning

    ★ 4.5 (1546) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    الذكاء الاصطناعي للجميع

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Enablement, Artificial Intelligence, AI Product Strategy, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, AI literacy, Responsible AI, Data Ethics, Machine Learning, Data Science

    ★ 4.8 (969) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    Neal Davis

    AWS Certified AI Practitioner Exam Prep

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Model Evaluation, Generative Model Architectures, Model Deployment, Generative AI, Model Training, MLOps (Machine Learning Operations), AWS SageMaker, Amazon Web Services, Data Governance, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI literacy, Large Language Modeling, Data Ethics, Taxonomy, Natural Language Processing

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    KI für Gutes

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Computer Vision, Milderung, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenanalyse, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Verantwortungsvolle AI, Feinabstimmung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Jupyter, Überwachtes Lernen, Wiederherstellung im Katastrophenfall, Daten-Ethik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Anpassung an den Klimawandel, Notfallmaßnahmen

    ★ 4.7 (619) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

1…181920…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • Angewandtes maschinelles Lernen in Python: University of Michigan
  • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University
  • Cutting-Edge Topics in Deep Reinforcement Learning: Packt
  • AI Foundations for Business Professionals: Saïd Business School, University of Oxford
  • PostgreSQL für jedermann: University of Michigan
  • Building AI Agents with LLMs, RAG, and Knowledge Graphs: Packt
  • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud
  • الذكاء الاصطناعي للجميع: DeepLearning.AI

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Google (25)
Computerprogramm (21)
Software-Tests (21)
Web (19)
Google Cloud-Platform (18)
Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
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Kubernetes (10)
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