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: Statistische Methoden, Deep Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Auto-Kodierer, Faltungsneuronale Netzwerke, Python-Programmierung, Datenvorverarbeitung, Dimensionalitätsreduktion, Explorative Datenanalyse, Unüberwachtes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Datenanalyse, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Regressionsanalyse, Feature Technik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Überwachtes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Datenverarbeitung
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Methoden des Maschinellen Lernens, Computervision, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz, Dimensionalitätsreduktion, Modellevaluation, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze, Generative adversarische Netze (GANs), Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Transfer Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Python-Programmierung, Modellevaluation, Transfer Learning, Bildanalyse
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Generative adversarische Netze (GANs), Bildanalyse
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, KI-Produktstrategie, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, KI-Förderung, Maschinelles Lernen, Datenethik, Verantwortungsvolle KI
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Forecasting, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Predictive Analytics, Model Evaluation, Predictive Modeling
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Computervision, Tensorflow, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Transfer Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Linear Algebra, Image Analysis, Data Visualization, NumPy, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Seaborn, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Methoden des Maschinellen Lernens, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Verifizierung und Validierung, Modellevaluation, Leistungsoptimierung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Generative AI, Generative Model Architectures, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Recurrent Neural Networks (RNNs), Applied Machine Learning, Data Processing, Network Architecture, Feature Engineering, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Deep Learning, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lineare Algebra, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Stichproben (Statistik), Leistungstests, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Feature Technik, Pseudocode, Simulationen, Markov-Modell, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Überwachtes Lernen
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Deep Learning, Computervision, Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Matlab, Datenvisualisierung, Bildanalyse, Transfer Learning, Datenanalyse
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen