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.

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Modellevaluation, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Bewertung des Modells, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Gesundheitsinformatik, Faltungsneuronale Netzwerke, Große Daten, Künstliche neuronale Netze, Gesundheitspflege, Maschinelles Lernen, Auto-Kodierer, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Überwachtes Lernen, Einbettungen, Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Autokodierer, Bewertung des Modells, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modell-Einsatz, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bildanalyse
★ 3.3 (50) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

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

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Machine Learning Algorithms, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Statistical Methods, Data Presentation, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Analysis, Data Infrastructure, Machine Learning
★ 4.4 (41) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Erkennung von Anomalien, Verantwortungsvolle AI, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Daten-Ethik, AI-Personalisierung, Reinforcement Learning
★ 4.9 (5603) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Pennsylvania
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.9 (8) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Generative Model Architectures, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Model Optimization, Data Preprocessing, Fine-tuning, Tensorflow, Deep Learning, Model Deployment
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Entscheidungsintelligenz, Maschinelles Lernen, Transfer Learning, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Lernen übertragen, Datengestützte Entscheidungsfindung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, AI-Arbeitsabläufe, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Fehlersuche, KI-Produktstrategie
★ 4.8 (50.153) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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
★ 4.9 (7) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Datenvorverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Feature Technik, Modellevaluation, Explorative Datenanalyse, Tiefes Lernen, Datenumwandlung, Vorhersage, Vorverarbeitung von Daten, Datenverarbeitung, Statistische Visualisierung, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Technische Merkmale, Prädiktive Modellierung, Entwicklungsumgebung, Finanzielle Vorausschau, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
★ 4.5 (11) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Whizlabs
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Model Training, Image Analysis, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Computer Vision, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Fine-tuning, Machine Learning Methods, Model Optimization, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Recurrent Neural Networks (RNNs), Tensorflow, Artificial Intelligence, Model Training, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Deployment, Large Language Modeling, Text Mining, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Natural Language Processing, Deep Learning, Predictive Modeling, Classification Algorithms, Time Series Analysis and Forecasting, Network Architecture
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate