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Netzwerke Kurse

Netzwerk-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Computer miteinander kommunizieren, Daten übertragen und Systeme gesichert werden. Sie können Fähigkeiten in Protokollen, Routing, Architektur und Netzwerkverwaltung aufbauen. Viele Kurse stellen Tools und Beispiele aus IT-Umgebungen vor.

Beliebte Netzwerke Kurse & Zertifikate


  • I

    IBM

    Was ist Data Science?

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Große Daten, Maschinelles Lernen, Datenwissenschaft, Tiefes Lernen, Digitale Transformation, Datenspeicherung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Datenkompetenz, Cloud Computing, Datenverarbeitung

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Maschinelles Lernen, Generative KI, Tiefes Lernen, Computer Vision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Einbettungen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, Tensorflow

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

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI für Datenwissenschaftler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Auto-Kodierer, KI-Kenntnisse, Datenwissenschaft, Maschinelles Lernen, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Daten-Synthese, Technische Merkmale, Datenanalyse, Verantwortungsvolle AI, Schnelles Engineering, ChatGPT, Generative Modellarchitekturen, Explorative Datenanalyse, Feature Technik, Autokodierer, Software zur Datenvisualisierung, Prädiktive Modellierung, Prompt-Muster, Daten-Ethik

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

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
    I

    IBM

    Grundlagen der generativen KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Führung und Management, KI-Kenntnisse, Generative KI, Tiefes Lernen, AI-Förderung, Schnelles Engineering, Gesicht umarmen, Strategische Führung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Verantwortungsvolle AI, Führung in der Wirtschaft, Rechtliches Risiko, Generative Modellarchitekturen, OpenAI, ChatGPT, Business Leadership, Geschäftsethik, Wirtschaftsethik, Prompt-Muster, Modellierung großer Sprachen, Daten-Ethik

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of California, Irvine

    Einführung in das Internet der Dinge und eingebettete Systeme

    Kompetenzen, die Sie erwerben: TCP/IP, Eingebettete Systeme, OSI-Modelle, Drahtlose Netzwerke, Computer-Vernetzung, Eingebettete Software, Netzwerk-Protokolle, Computer Programmierung, Netzarchitektur, Internet der Dinge, Computerprogrammierung, Computer-Hardware

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens, Modell Ausbildung, Netzarchitektur, Modellierung großer Sprachen, Tensorflow

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    1182 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    Einführung in Cybersecurity Tools & Cyberattacken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Reaktion auf Vorfälle, Beglaubigungen, Cyber-Angriffe, Cybersecurity, Sicherheitskontrollen, Netzwerksicherheit, Menschliche Faktoren (Sicherheit), Management von Bedrohungen, Cyber-Sicherheitsrichtlinien, Multi-Faktor-Authentifizierung, Identitäts- und Zugangsmanagement, Verteilte Denial-Of-Service-Angriffe (DDoS), Schutz vor Malware, Sicherheitsbewußtsein

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Stanford University

    Algorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bioinformatik, Theoretische Informatik, Graphentheorie, Netzwerk-Routing, Computational Thinking, Informatik, Daten-Strukturen, Analyse, Analyse sozialer Netzwerke, Design-Strategien, Algorithmen, Wahrscheinlichkeit, Computerwissenschaft, Netzwerkanalyse, Mathematische Theorie und Analyse, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    5989 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    IT-Grundlagen für Cybersecurity

    Kompetenzen, die Sie erwerben: TCP/IP, Reaktion auf Vorfälle, Cyber-Angriffe, Architektur des Cloud Computing, Vernetzungs-Hardware, Cybersecurity, Netzwerksicherheit, Linux-Befehle, Governance Risikomanagement und Compliance, Dienstleistungsverwaltung, IT-Dienstleistungsmanagement, Netzwerk-Protokolle, Cloud Computing, Linux, Identitäts- und Zugangsmanagement, Linux-Verwaltung, Cloud-Sicherheit, Bibliothek der Informationstechnologie-Infrastruktur, Schutz vor Malware, Verwaltung des Betriebssystems

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Verarbeitung natürlicher Sprache

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Markov-Modell, Text Mining, Tiefes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Überwachtes Lernen, Einbettungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Logistische Regression, Feinabstimmung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Vorverarbeitung von Daten, Modellierung großer Sprachen, Tensorflow, Statistisches maschinelles Lernen

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    6192 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • U

    University of Michigan

    Angewandtes maschinelles Lernen in Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Technische Merkmale, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Modellevaluation, Feature Technik, Prädiktive Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    8780 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Maryland, College Park

    Cybersecurity in the AI Era

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cybersecurity, Cyber Security Policies, Cyber Risk, Cyber Attacks, Cyber Governance, Cyber Security Strategy, Security Management, Infrastructure Security, Data Security, Threat Modeling, Computer Security, Security Awareness, Risk Management, Enterprise Security, Vulnerability, Governance, General Networking, Public Safety and National Security, Threat Detection, Artificial Intelligence

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    3338 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten networks Kurse

  • Was ist Data Science?: IBM
  • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
  • Generative KI für Datenwissenschaftler: IBM
  • Grundlagen der generativen KI: IBM
  • Einführung in das Internet der Dinge und eingebettete Systeme: University of California, Irvine
  • Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen: DeepLearning.AI
  • Einführung in Cybersecurity Tools & Cyberattacken: IBM
  • Algorithmen: Stanford University
  • IT-Grundlagen für Cybersecurity: IBM
  • Verarbeitung natürlicher Sprache: DeepLearning.AI

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