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: 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: Plot (Graphics), Statistical Visualization, R (Software), R Programming, Scatter Plots, Regression Analysis, Statistical Programming, Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Model Evaluation, Descriptive Statistics, Predictive Analytics, Statistical Methods, Data Wrangling, Data Manipulation, Machine Learning Methods, Model Training, Applied Machine Learning
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Applied Machine Learning, Model Optimization, Model Training, Artificial Neural Networks
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Product Strategy, Artificial Intelligence, AI Enablement, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, AI literacy, Deep Learning, Data Strategy, Technical Management, Applied Machine Learning, Machine Learning, Responsible AI, Business Transformation
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Statistische Modellierung, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Unüberwachtes Lernen, Bayessche Statistik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Data Mining, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Technische Merkmale, Methoden des maschinellen Lernens, Feature Technik, AI-Personalisierung, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Liegenschaften, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Tensorflow, Tiefes Lernen, Maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Technische Merkmale, Datenvorverarbeitung, Feature Technik
Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bildanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Statistische Methoden, Bewertung der Patienten, Statistische Analyse, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Klinische Studien, Präzisionsmedizin, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Statistisches maschinelles Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Faltungsneuronale Netze, Diagnostische Tests, Maschinelles Lernen, Datenanalyse, Bewertung des Modells, Technische Merkmale, Planung der Behandlung, Datenvorverarbeitung, Feature Technik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Risikomodellierung
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Bildanalyse, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Bewertung des Modells, Wärmekarten
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Modell Ausbildung, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative KI, Einbettungen, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Datenverarbeitung, Text Mining
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Model Evaluation, Large Language Modeling, Data Preprocessing, Model Training, Fine-tuning, Data Cleansing, PyTorch (Machine Learning Library), Transfer Learning, Deep Learning, Natural Language Processing, Exploratory Data Analysis, Test Data, Machine Learning
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Logistische Regression, Dimensionalitätsreduktion, Angewandtes maschinelles Lernen, Statistische Methoden, Modellevaluation, Unüberwachtes Lernen, Modell Ausbildung, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens
Mittel · Kurs · 1–3 Monate