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.

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

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Autoencoders, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Model Training
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bildanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Methoden, Bewertung der Patienten, Statistische Analyse, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Klinische Studien, Präzisionsmedizin, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Faltungsneuronale Netze, Diagnostische Tests, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Planung der Behandlung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Risikomodellierung
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), AI Enablement, Artificial Intelligence
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Preprocessing, Deep Learning, Data Processing, Artificial Neural Networks, Logistic Regression, Applied Machine Learning, Program Development, Python Programming, Network Architecture, Model Training, Model Optimization, Machine Learning Algorithms, NumPy, Pandas (Python Package), Linear Algebra
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Tensorflow, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Fehlersuche, Verifizierung und Validierung, Methoden des maschinellen Lernens
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematische Modellierung, Physiologie, Matlab, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Neurologie, Differentialgleichungen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Biologie, Analyse sensorischer Systeme, Überwachtes Lernen, Netzwerk-Modell, Künstliche neuronale Netze, Elektrophysiologie, Netzwerkanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Logistische Regression, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernen übertragen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Einbettungen, Markov-Modell, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Technische Merkmale, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Transfer Learning, Modellierung großer Sprachen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Text Mining
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Fine-tuning, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Model Training, Forecasting, Machine Learning, Text Mining
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netze, Bewertung des Modells, Transfer Learning
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, 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
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

LearnQuest
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Feinabstimmung, Tensorflow, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Random Forest Algorithmus, Tiefes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Entscheidungsbaum-Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Regressionsanalyse, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen