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: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Bereitstellung von Anwendungen, Generative KI, Cloud-Bereitstellung, Python-Programmierung, Amazon Web Services, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Serverloses Rechnen, Tiefes Lernen, Cloud-basierte Integration, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Tensorflow, Amazon Webdienste, Verarbeitung natürlicher Sprache
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Glasgow
Kompetenzen, die Sie erwerben: Logistische Regression, Gesundheitsinformatik, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Verwaltung klinischer Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

H2O.ai
Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, LLM Application, Model Evaluation, Fine-tuning, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Generative AI, Data Management, Model Training, Data Preprocessing, Generative Model Architectures, Natural Language Processing, Data Validation, Data Cleansing, Applied Machine Learning, Transfer Learning, Verification And Validation
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Model Deployment, Data Ethics, Apache Mahout, AI Security, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, CI/CD, Java, Continuous Deployment, Java Programming, Machine Learning Software, Jenkins, Deep Learning, Machine Learning, Spring Boot, Natural Language Processing, Reinforcement Learning
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Generative Modellarchitekturen, Lernen übertragen, Vorverarbeitung von Daten, Generative KI, Netzarchitektur, Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Modell Ausbildung, Tensorflow, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung
Fortgeschritten · Kurs · 3–6 Monate

L&T EduTech
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche Intelligenz, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Aufkommende Technologien, Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Bildanalyse, AI-Integrationen, Gesundheitswesen 5.0, Aufstrebende Technologien, Bewertung des Modells, Internet der Dinge, Verarbeitung natürlicher Sprache, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Model Optimization, Feature Engineering, Applied Machine Learning, Object Oriented Programming (OOP), Unsupervised Learning, Model Evaluation, Statistical Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Object Oriented Design, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Methods, Plot (Graphics), Transfer Learning, Machine Learning Algorithms, Data Visualization, Natural Language Processing, Seaborn, Python Programming, Deep Learning
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

University of Maryland, College Park
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Apache Hadoop, Machine Learning Methods, AI Personalization, Digital Marketing Tools, Data-Driven Marketing, Customer Analysis, Marketing Automation, Marketing Analytics, Digital Marketing, Marketing Strategies, Applied Machine Learning, Big Data, Marketing, Customer Insights, Personalized Campaigns, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Deep Learning
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Autoencoders, ChatGPT, Model Training, Deep Learning, Model Evaluation, Vision Transformer (ViT), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Large Language Modeling, Prompt Engineering, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Unsupervised Learning, Natural Language Processing
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of California, Davis
Kompetenzen, die Sie erwerben: Digitale Transformation, Maschinelles Lernen, Simulation und Simulationssoftware, digitale Kompetenz, Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz, Digitale Vermögenswerte, Daten-Ethik, Algorithmen, Soziale Medien, Aufkommende Technologien, FinTech, Verantwortungsvolle AI, Künstliche neuronale Netze, Blockchain, Tiefes Lernen, Geistiges Eigentum, AI-Personalisierung, Aufstrebende Technologien, Persuasive Kommunikation, Engagement fördern
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Strukturen, Maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Algorithmen, Modellevaluation, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Überwachtes Lernen, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Technische Merkmale, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Modellierung großer Sprachen, Generative Modellarchitekturen, Maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Generative KI, Datenbank-Systeme, Generative adversarische Netze (GANs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Schnelles Engineering, Feinabstimmung, Bereinigung von Daten, Verantwortungsvolle AI, LLM-Bewerbung, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Datenvisualisierung, AI-Personalisierung, Open-Source-Technologie, Datenvorverarbeitung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate