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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Generative KI, Bewertung des Modells, Daten-Ethik, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Verantwortungsvolle AI, Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netze
★ 4.7 (2005) · Mittel · 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

Northeastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Einbettungen, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Abhängigkeitsanalyse, Modell-Optimierung
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

John Wiley & Sons
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Text Mining, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Logistische Regression, Datenwissenschaft, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenverarbeitung, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Entscheidungsbaum-Lernen, Erweiterte Analytik, Statistisches maschinelles Lernen, Modell-Optimierung
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenanalyse, Datenvisualisierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Python-Programmierung, Explorative Datenanalyse, Diagnostische Tests, Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Wissenschaftliche Visualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Prädiktive Modellierung, Klassifizierungsalgorithmen
★ 4.9 (10) · Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Tiefes Lernen, Cloud Computing, Tensorflow, Bildanalyse, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenerhebung, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Google Cloud-Plattform
Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Generative Model Architectures, Deep Learning, Autoencoders, Generative AI, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Network Architecture, Model Evaluation, Anomaly Detection, Computer Vision, Predictive Modeling
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Generative KI, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netze
★ 4.5 (100) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Problemlösung, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Tensorflow, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Modell-Optimierung, Matplotlib, Anpassungsfähigkeit, Plot (Grafiken)
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Leistungsprüfung, Künstliche neuronale Netze, Modell-Einsatz, Bewertung des Modells, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Containerisierung, Tiefes Lernen, Bereitstellung von Anwendungen, Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Skalierbarkeit, Netzarchitektur, Docker (Software), Konfigurationsmanagement
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Einbettungen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bildanalyse, Netzwerk-Modell, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Technische Merkmale
★ 4.7 (49) · Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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