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.

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Mensch-Computer-Interaktion, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Daten-Ethik, Interaktionsdesign, Verantwortungsvolle AI, Menschenzentriertes Design, Tiefes Lernen, KI-Kenntnisse
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Image Analysis, Deep Learning, Model Evaluation, Model Training, Computer Vision, Applied Machine Learning, Model Optimization, Plot (Graphics), Machine Learning, Python Programming, Data Science
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Transfer Learning, Network Architecture, Model Training, Classification Algorithms
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Model Deployment, Keras (Neural Network Library), Data Pipelines, Google Cloud Platform, Model Training, Model Optimization, Cloud Deployment, Deep Learning, Data Preprocessing, Applied Machine Learning, Scalability, Artificial Neural Networks, Data Transformation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Amazon Elastic Compute Cloud, Cloud Deployment, Amazon Web Services, Model Deployment, Application Deployment, Tensorflow, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Token Optimization, Feature Engineering, Data Preprocessing, Deep Learning, Model Training, Data Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Cleansing, Model Evaluation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Universidad de los Andes
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Vision Transformer (ViT), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Generative AI, Deep Learning, Generative Model Architectures, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Augmented Reality, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Autoencoders, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Machine Learning Methods
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: BeeAI, Agentische Arbeitsabläufe, Lernen übertragen, Daten-Ethik, Generative AI-Agenten, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Verantwortungsvolle AI, Künstliche neuronale Netze, KI-Orchestrierung, Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Tensorflow, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Agentische Systeme, Skalierbarkeit, Faltungsneuronale Netzwerke
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Large Language Modeling, Text Mining, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Classification Algorithms, Model Training, Deep Learning, Machine Learning
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Kleine Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Daten-Synthese, Feinabstimmung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Model Optimization, Model Deployment, MLOps (Machine Learning Operations), Transfer Learning, Image Quality, Model Training, Image Analysis, Analysis, Computer Vision, Tensorflow, Data Quality, Failure Analysis, Data Pipelines, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Performance Analysis, Docker (Software), Python Programming
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Computer Vision, Model Evaluation, Deep Learning, Predictive Modeling, Transfer Learning, Model Training, Image Analysis, Model Deployment, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Software Installation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Digitale Transformation, Künstliche Intelligenz, Kommerzialisierung, Produktstrategie, Datengestützte Entscheidungsfindung, Produktdesign, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Produktlebenszyklus-Management, Verantwortungsvolle AI, Produktmanagement, Tiefes Lernen, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Design der Benutzeroberfläche und Benutzererfahrung (UI/UX), Infrastruktur-Architektur, KI-Kenntnisse, KI-Produktstrategie, Technisches Produktmanagement, Design und Produkt
Anfänger · Kurs · 3–6 Monate