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    I

    Intel

    Eine Einführung in praktisches Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Computervision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Transfer Learning, Reinforcement Learning, Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netzwerke, Verarbeitung natürlicher Sprache, Methoden des Maschinellen Lernens, Skalierbarkeit, Leistungsoptimierung

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    150 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Deep Learning mit Keras und praktische Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Explorative Datenanalyse, Computervision, Deep Learning, Datenvorverarbeitung, Datenanalyse, Modellevaluation, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Transfer Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Bereitstellung, Leistungsoptimierung, Bildanalyse

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Natural Language Processing in TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Text Mining, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Einbettungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6533 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    D

    DeepLearning.AI

    Последовательные модели

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Natural Language Processing, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Embeddings

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Modellevaluation, Python-Programmierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Dimensionalitätsreduktion, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Prädiktive Modellierung, Medizinische Bildgebung, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Modell-Bereitstellung, Auto-Kodierer, Einbettungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Gesundheitsinformatik, Unüberwachtes Lernen

    3,9
    Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
    ·
    15 Bewertungen

    Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    S

    Simplilearn

    Einführungskurs zu Autoencodern, VAEs und GANs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Modellevaluation, Generative KI, Dimensionalitätsreduktion, Auto-Kodierer, Faltungsneuronale Netzwerke, Generative adversarische Netze (GANs), Unüberwachtes Lernen, Tensorflow

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Packt

    Fortgeschrittene CNNs, Transfer Learning und rekurrente Netze

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Netzwerk Architektur, Faltungsneuronale Netzwerke, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Tensorflow, Leistungsoptimierung

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Neuronale Netze und Modellregulierung beherrschen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Deep Learning, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Modellevaluation, Computervision, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Faltungsneuronale Netzwerke, Netzwerkplanung und -design

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten bereinigen, Pandas (Python-Paket), Datenvorverarbeitung, Deep Learning, Modellevaluation, Python-Programmierung, NumPy, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Logistische Regression, Netzwerk Architektur, Leistungsoptimierung, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Deep Learning mit PyTorch : Siamesisches Netzwerk

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Computervision, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Einbettungen, Bildanalyse

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    49 Bewertungen

    Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • P

    Packt

    Deep Learning - Computer Vision for Beginners Using PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, NumPy, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Pandas (Python Package), Image Analysis, Python Programming, Artificial Neural Networks, Data Manipulation

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    P

    Packt

    Maschinelles Lernen mit PyTorch und Scikit-Learn

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Datenverarbeitung, Modellevaluation, Pandas (Python-Paket), Datenvorverarbeitung, Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Reinforcement Learning, Transfer Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Generative adversarische Netze (GANs), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Feature Technik, Algorithmen für maschinelles Lernen

    Mittel · Kurs · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep+learning Kurse

  • Eine Einführung in praktisches Deep Learning: Intel
  • Deep Learning mit Keras und praktische Anwendungen: Packt
  • Natural Language Processing in TensorFlow: DeepLearning.AI
  • Последовательные модели: DeepLearning.AI
  • Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Einführungskurs zu Autoencodern, VAEs und GANs: Simplilearn
  • Fortgeschrittene CNNs, Transfer Learning und rekurrente Netze: Packt
  • Neuronale Netze und Modellregulierung beherrschen: Johns Hopkins University
  • Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python: Packt
  • Deep Learning mit PyTorch : Siamesisches Netzwerk: Coursera

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