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.

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Model Training, Fine-tuning, Deep Learning, Generative AI, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Matlab, Software Visualization, Classification Algorithms, Model Optimization, Predictive Modeling, Performance Tuning
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Generative Modellarchitekturen, Auto-Kodierer, Generative KI, Angewandtes maschinelles Lernen, Autokodierer, Modellevaluation, Überwachtes Lernen, Bayessche Statistik, Faltungsneuronale Netze, Computerprogrammierung, Daten-Pipelines, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Transfer Learning, Bildanalyse, Bayessches Netz, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Computer Programmierung, Tensorflow, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Verarbeitung natürlicher Sprache, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellevaluation, Python-Programmierung, Faltungsneuronale Netze, Transfer Learning, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, PyTorch (Machine Learning Library), Large Language Modeling, AI Enablement, Artificial Intelligence
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Modell-Optimierung, Transfer Learning, Modell Ausbildung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tiefes Lernen
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Autoencoders, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Model Training
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Auto-Kodierer, Generative KI, Autokodierer, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Reinforcement Learning, Generative adversarische Netze (GANs), Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Linear Algebra, Image Analysis, Plot (Graphics), Data Visualization, NumPy, Scientific Visualization, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Statistical Visualization, Pandas (Python Package), Model Training, Applied Machine Learning, Data Science, Artificial Intelligence, Machine Learning
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Gesundheitspflege, Maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Gesundheitsinformatik, Auto-Kodierer, Generative KI, Angewandtes maschinelles Lernen, Autokodierer, Große Daten, Modellevaluation, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Modell-Einsatz, Methoden des maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Lernen übertragen, Vorverarbeitung von Daten, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellevaluation, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Fine-tuning, Vision Transformer (ViT), Machine Learning Methods, Model Optimization, Model Training, Large Language Modeling, Embeddings, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–3 Monate