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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Computer Vision, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.7 (49) · Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Autoencoders, ChatGPT, Model Training, Deep Learning, Model Evaluation, Scalability, 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
★ 3.6 (15) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, Modellierung großer Sprachen, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens
★ 4.7 (29) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Model Training, Artificial Intelligence, Computer Vision
★ 4.3 (11) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Zurich
Kompetenzen, die Sie erwerben: Extensible Markup Language (XML), Extensible Languages and XML, Natural Language Processing, Multilingualism, Data Quality
★ 4.8 (22) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbaum-Lernen, Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Random Forest Algorithmus, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Computer Vision
★ 4.9 (15) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Unternehmensstrategie, Generative KI, Künstliche Intelligenz, Analytik, Business Marketing, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Technologie-Roadmaps, Modellierung großer Sprachen, Programm-Entwicklung, Trendanalyse, KI-Kenntnisse, Daten in Echtzeit, LLM-Bewerbung
★ 4.6 (17) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Real Madrid Graduate School Universidad Europea
Kompetenzen, die Sie erwerben: Software zur Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Gesundheitstechnologie, Internet der Dinge, Analytik, Technologie-Lösungen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Verantwortungsvolle AI, Technologie-Strategien, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik, Datenanalyse, Tiefes Lernen, KI-Kenntnisse, Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Methoden, Leistungsbeurteilung
★ 4.7 (12) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Überwachtes Lernen, Gesundheitspflege, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Einbettungen, Prädiktive Modellierung, Autokodierer, Unüberwachtes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Daten-Synthese, Modell-Einsatz, Große Daten, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells
★ 3.3 (52) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Wissenschaftliche Visualisierung, Maschinelles Lernen, Entwicklung von Medikamenten, Prädiktive Modellierung, Dimensionalitätsreduktion, Bioinformatik, Technische Merkmale, Bewertung des Modells
★ 2.4 (28) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Entscheidungsbaum-Lernen, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle AI, Python-Programmierung
★ 4.6 (33) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

National Taiwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Autoencoders, Machine Learning Methods, Model Optimization, Deep Learning, Regression Analysis, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Predictive Modeling, Model Training, Machine Learning
★ 4.9 (35) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate