Deep-Learning-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie neuronale Netze aufgebaut, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Modellarchitekturen, Optimierung, Datenaufbereitung und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Tools vor, die das Experimentieren mit tiefen Modellen unterstützen.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Einsatz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Tensorflow, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, A/B-Tests, Bewertung des Modells, Verantwortungsvolle AI, Software für maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Apache Spark, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Computer Vision, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Lernen übertragen, Tensorflow, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Klassifizierungsalgorithmen, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Deep Learning, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Fine-tuning, Model Optimization, Model Training, Computer Vision, Applied Machine Learning, Classification Algorithms, Network Architecture, Data Processing
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Generative Modellarchitekturen, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Generative KI, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Technische Merkmale, Transfer Learning, Feature Technik
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Generative AI, Model Training, Model Optimization, Machine Learning Algorithms, Network Performance Management, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Natural Language Processing, Forecasting, Image Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Supervised Learning, Model Training, Data Science, Machine Learning, Classification Algorithms
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Tensorflow, Transfer Learning, Natural Language Processing, Embeddings, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Model Training, Time Series Analysis and Forecasting, Generative Model Architectures, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Model Training, Data Preprocessing, Model Optimization, Model Evaluation, Predictive Modeling, Data Processing, Development Environment, Predictive Analytics, Software Installation
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Deep Learning, Model Optimization, Model Training, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Bildanalyse, Interaktive Datenvisualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Auto-Kodierer, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Tensorflow, Lernen übertragen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Glänzend (R-Paket), Faltungsneuronale Netze, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Autokodierer, Transfer Learning
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Training, Application Development, Predictive Modeling, Model Optimization
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Application Deployment, Model Optimization, MLOps (Machine Learning Operations), Cloud Deployment, Fine-tuning, Containerization, LLM Application, Large Language Modeling, Docker (Software), Model Evaluation, API Design, Scalability, Memory Management
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen