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: Text Mining, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Vorverarbeitung von Daten, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Prädiktive Analytik, Einbettungen, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, Vorhersage, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Tensorflow, Klassifizierungsalgorithmen, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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

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, Machine Learning Methods, AI literacy, Deep Learning, AI Integrations, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Model Optimization, Model Training, Model Evaluation, Deep Learning, Performance Tuning, Performance Improvement, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Performance Analysis
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

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

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Lernen übertragen, Medizinische Bildgebung, Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Jupyter, Model Optimization, Predictive Modeling, Model Training, Machine Learning, Model Evaluation, Data Transformation
Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Model Evaluation, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Computer Vision, Model Training, Dimensionality Reduction, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Machine Learning Methods, Performance Tuning, Artificial Intelligence, Bayesian Statistics
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Technische Merkmale, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Bewertung des Modells, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Feature Technik
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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