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.

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, R Programmierung, Bereinigung von Daten, Datenverarbeitung, Präsentation der Daten, Explorative Datenanalyse, Datenmodellierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Datenerfassung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Datenerhebung, Modellevaluation, Prädiktive Modellierung, Datenwissenschaft, Analytische Fähigkeiten
★ 4.5 (1240) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Containerisierung, Daten-Pipelines, Rust (Programmiersprache), Verarbeitung natürlicher Sprache, Jenkins, Befehlszeilenschnittstelle, Restful API, Computerprogrammierung, Einheitliche Prüfung, Docker (Software), Kontinuierliche Integration, Cloud Computing, Modellierung großer Sprachen, CI/CD, Gesicht umarmen, Serverloses Rechnen, LLM-Bewerbung, Bereitstellung von Anwendungen, Testfall, DevOps, Einheitstest, Computer Programmierung
★ 3.9 (299) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzieller Handel, Entscheidungsbaum-Lernen, Software für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Dimensionalitätsreduktion, Explorative Datenanalyse, Finanzdienstleistungen, Maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Marktdaten, Python-Programmierung, Finanzmarkt, Portfolio-Verwaltung, Überwachtes Lernen, Korrelationsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 3.7 (341) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recht, Regressionsanalyse, Generative KI, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Methoden des maschinellen Lernens, Faltungsneuronale Netzwerke, Angewandtes maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, Künstliche neuronale Netze, KI-Kenntnisse, Statistisches maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netze, Daten-Ethik, AI-Förderung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 4.5 (67) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tiefes Lernen, Generative KI, Auto-Kodierer, Generative adversarische Netze (GANs), Modell Ausbildung, Autokodierer, Bildanalyse, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netzwerke, Daten-Synthese, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Faltungsneuronale Netze, Generative Modellarchitekturen
★ 4.9 (315) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Universidad Austral
Kompetenzen, die Sie erwerben: Web Scraping, Natural Language Processing, Data Integration, Data Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Data Manipulation, Tensorflow, Applied Machine Learning, Text Mining, Jupyter, Pandas (Python Package), Application Lifecycle Management, AI Orchestration, Systems Architecture, Python Programming
★ 4.2 (56) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software-Entwicklung, Tiefes Lernen, C++ (Programmiersprache), Verteiltes Rechnen, Ereignisgesteuerte Programmierung, Lineare Algebra, Mathematische Software, Maschinelles Lernen, Speicherverwaltung, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenfluss, System-Programmierung, Programm-Entwicklung, Digitale Signalverarbeitung, Hardware-Architektur, C und C++, Leistungsoptimierung, Skalierbarkeit
★ 2.9 (200) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Reinforcement Learning, Computer Vision, Agentic systems, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Semantic Web, AI literacy, Natural Language Processing, Embedded Systems, Responsible AI, Data Ethics, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Embedded Software, Algorithms, Ethical Standards And Conduct
★ 4.6 (322) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

LearnQuest
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Microsoft Azure, Prozessgesteuerte Entwicklung, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Datenwissenschaft, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Modell-Einsatz
★ 4.4 (978) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative KI, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Reinforcement Learning, Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Auto-Kodierer, Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Methoden des maschinellen Lernens, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Feinabstimmung, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Unüberwachtes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 4.6 (299) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
Saïd Business School, University of Oxford
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz, Generative AI-Agenten, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Aufdeckung von Betrug, Verantwortungsvolle AI, Faltungsneuronale Netzwerke, KI-Kenntnisse, Unüberwachtes Lernen, Faltungsneuronale Netze, LLM-Bewerbung, Überwachtes Lernen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), AI-Förderung
★ 4.8 (182) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Lineare Algebra, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Pseudocode, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Feature Technik, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Technische Merkmale, Netzarchitektur, Algorithmen für maschinelles Lernen
★ 4.8 (848) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate