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: 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

Universidades Anáhuac
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

Johns Hopkins University
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

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

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

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

Northeastern University
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

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

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

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

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

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