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Neuronale Netze Kurse

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.

Beliebte Neuronale Netze Kurse & Zertifikate


  • I

    IBM

    KI-Workflow: Maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und NLP

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, AI-Arbeitsabläufe, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Regressionsanalyse, Bildanalyse, Random Forest Algorithmus, Datenwissenschaft, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Überwachtes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Modellevaluation

    ★ 4.4 (92) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    Universidades Anáhuac

    Deep Learning: Del Concepto a la Práctica

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Applied Machine Learning, Tensorflow, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Model Training, Model Deployment, Computer Vision

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • J

    Johns Hopkins University

    Neuronale Netze und Modellregulierung beherrschen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Optimierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modellevaluation

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    Edureka

    Neural Models and Machine Translation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Natural Language Processing, Fine-tuning, Model Evaluation, Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Training, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Generative Model Architectures, Machine Learning

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Deep Learning mit PyTorch : Siamesisches Netzwerk

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Feature Technik, Computer Vision, Netzwerk-Modell, Bildanalyse, Einbettungen, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Technische Merkmale, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)

    ★ 4.7 (49) · Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • E

    EDUCBA

    Deep Learning mit R: Neuronale Netze aufbauen und vorhersagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Prädiktive Analytik, Prädiktive Modellierung, Deskriptive Statistik, Methoden des maschinellen Lernens, Statistische Programmierung, Regressionsanalyse, Datenwissenschaft, Bewertung des Modells, Plot (Grafiken), Software zur Datenvisualisierung, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Statistische Visualisierung, R Programmierung, Datenwrangling, R (Software), Streudiagramme, Statistische Methoden, Modellevaluation

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    Northeastern University

    Applied Natural Language Processing in Engineering Part 1

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Evaluation, Model Optimization, Embeddings, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning, Dependency Analysis, Supervised Learning

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • C

    Coursera

    Optimize PyTorch: Build and Accelerate Layers

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Model Optimization, Model Training, Deep Learning, Performance Analysis, Artificial Neural Networks, Resource Utilization

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Tiefes Lernen: Faltungsneuronale Netze mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Lernen übertragen, Computer Vision, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Einbettungen, Tiefes Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Vorverarbeitung von Daten, Transfer Learning

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Optimierung, Auto-Kodierer, Prädiktive Modellierung, Lernen übertragen, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Autokodierer, Feinabstimmung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Faltungsneuronale Netze, Interaktive Datenvisualisierung, Tensorflow, Angewandtes maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Transfer Learning, Modellevaluation, Glänzend (R-Paket)

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Deep Learning - Rekurrente Neuronale Netze mit TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Prädiktive Modellierung, Einbettungen, Bildanalyse, Vorhersage, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Datenwissenschaft, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Text Mining, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Vorverarbeitung von Daten, Überwachtes Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Tensorflow

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • P

    Packt

    Deep Learning & Modern AI Architectures

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Fine-tuning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Model Training, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Natural Language Processing

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse

  • KI-Workflow: Maschinelles Lernen, visuelle Erkennung und NLP: IBM
  • Deep Learning: Del Concepto a la Práctica: Universidades Anáhuac
  • Neuronale Netze und Modellregulierung beherrschen: Johns Hopkins University
  • Neural Models and Machine Translation: Edureka
  • Deep Learning mit PyTorch : Siamesisches Netzwerk: Coursera
  • Deep Learning mit R: Neuronale Netze aufbauen und vorhersagen: EDUCBA
  • Applied Natural Language Processing in Engineering Part 1: Northeastern University
  • Optimize PyTorch: Build and Accelerate Layers: Coursera
  • Tiefes Lernen: Faltungsneuronale Netze mit TensorFlow: Packt
  • Fortgeschrittenes maschinelles Lernen und Deep Learning: Packt

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