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: Andere Programmiersprachen, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, GitHub, R Programmierung, Cloud Computing, Abfragesprachen, Entwicklungsumgebung, Open-Source-Technologie, Cloud-Hosting, Statistische Programmierung, Software-Entwicklungstools, Software zur Datenvisualisierung, Datenwissenschaft, Git (Versionskontrollsystem), Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Jupyter, R (Software)
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Analyse, Explorative Datenanalyse, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Statistik, Stichproben (Statistik), Box Plots, Statistische Hypothesenprüfung, Wahrscheinlichkeit, Bayessche Statistik, Statistische Methoden, Deskriptive Statistik, Histogramm, Datenwissenschaft, Statistische Visualisierung, Statistisches maschinelles Lernen, Korrelationsanalyse, A/B-Tests
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Reaktionsfähiges Web-Design, Cascading Style Sheets (CSS), Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Web-Entwicklung, Entwicklungsumgebung, Front-End-Webentwicklung, Hypertext Markup Language (HTML), Javascript, Semantisches Web, Web-Entwicklungs-Tools, Web-Anwendungen, HTML und CSS, Web-Design, Ajax
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, AI-Integrationen, Kritisches Denken, Google Gemini, Innovation, Google Sheets, Generative KI, KI-Kenntnisse, Prompt-Muster
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Feature Engineering, Model Training, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Supervised Learning, Transfer Learning, Model Evaluation, Data Structures, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Algorithms, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Network Architecture, Performance Testing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Wiederverwendbarkeit von Code, Software-Visualisierung, Benutzeroberfläche (UI), Cascading Style Sheets (CSS), Linux-Befehle, Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, Pseudocode, Ereignisgesteuerte Programmierung, Benutzerfreundlichkeit, Einheitstest, Einheitliche Prüfung, UI-Komponenten, Nutzerforschung, Designforschung, Hypertext Markup Language (HTML), Javascript, JavaScript-Frameworks, Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX), Benutzerfreundliches Design, Unix, Fehlersuche
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Web-Server, Reaktionsfähiges Web-Design, Web-Design und Entwicklung, Cascading Style Sheets (CSS), Leitlinien für die Zugänglichkeit von Webinhalten, GitHub, Integrierte Entwicklungsumgebungen, Web-Entwicklung, Cloud-Hosting, Front-End-Webentwicklung, Hypertext Markup Language (HTML), Web-Inhalt, Server, Grundsätze der Programmierung, Web-Entwicklungs-Tools, Semantisches Web, Web-Sprache, Verifizierung und Validierung, HTML und CSS, Web-Design
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Verantwortungsvolle AI, Datenanalyse, Autokodierer, Daten-Ethik, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, ChatGPT, Generative adversarische Netze (GANs), Schnelles Engineering, Daten-Synthese, KI-Kenntnisse, Datenwissenschaft, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Software zur Datenvisualisierung, Auto-Kodierer, Prompt-Muster, Technische Merkmale, Generative Modellarchitekturen, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Feature Technik
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Spatial Analysis, Spatial Data Analysis, Geostatistics, Geospatial Mapping, Model Training, Geospatial Information and Technology, Geographic Information Systems, Applied Machine Learning, Image Analysis, Feature Engineering, Machine Learning Methods, Deep Learning, Data Preprocessing, Convolutional Neural Networks, Machine Learning, Data Processing, Fine-tuning, Data Validation, Data Analysis
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Model Evaluation, Supervised Learning, Generative Model Architectures, Recurrent Neural Networks (RNNs), Unsupervised Learning, Data Preprocessing, Large Language Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Exploratory Data Analysis, LLM Application, Applied Machine Learning, Data Collection, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Model Deployment, Transfer Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Machine Learning Software
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Data Visualization, A/B Testing, Sampling (Statistics), Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Regression Analysis, Data Visualization Software, Data Presentation, Data Ethics, Feature Engineering, Statistical Hypothesis Testing, Analytics, Statistical Analysis, Data Science, Tableau Software, Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Web Presence, Python Programming
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Fortgeschritten · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate