Kurse zu neuronalen Netzen können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Sie können Fähigkeiten in Architekturdesign, Datenaufbereitung, Trainingstechniken und Modellbewertung aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Beispiele aus der KI-Praxis vor.

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Architecture, Probability Distribution
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Matplotlib, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Datenvisualisierung, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Computer Vision, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Datenwissenschaft, Faltungsneuronale Netze, NumPy, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Lernen übertragen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Simplilearn
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Ethik, KI-Kenntnisse, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Unüberwachtes Lernen, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze
★ 4.2 (12) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerk-Modell, Netzarchitektur, Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Generative KI, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Computer Vision, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Generative adversarische Netze (GANs), Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Lernen übertragen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche neuronale Netze
★ 4.5 (37) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Generative KI, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.5 (100) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Model Training, Tensorflow, Network Architecture, Artificial Intelligence, Model Optimization, Machine Learning, Linear Algebra
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Python Programming, Model Training, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Generative Model Architectures, Deep Learning, Autoencoders, Generative AI, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Network Architecture, Model Evaluation, Anomaly Detection, Computer Vision, Predictive Modeling
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Matplotlib, Bewertung des Modells, Netzwerk-Modell, Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenwissenschaft, Tensorflow, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Vorverarbeitung von Daten, NumPy, Pandas (Python-Paket), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Künstliche neuronale Netze
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Deep Learning, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Exploratory Data Analysis, Feature Engineering, Tensorflow, Model Training, Predictive Modeling, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Application Development, Predictive Analytics, Model Evaluation, Machine Learning, Network Model, Analytics, Network Architecture, Design
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Feature Engineering, Model Training, Data Preprocessing, Model Optimization, Image Analysis, Logistic Regression, Computer Vision, Applied Machine Learning, Data Processing, Model Evaluation, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Data Transformation, Machine Learning Software, Deep Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Network Model
Gemischt · 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, 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
★ 4.3 (7) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate