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    Erkunden Sie den Deep Learning-Kurskatalog

    • D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Fehlersuche, Algorithmen für maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Datenverarbeitung, Bildanalyse, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Tensorflow, Computervision, Künstliche Intelligenz, Analyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Computervision, Künstliche Intelligenz

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      122.909 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Prädiktive Modellierung, NumPy, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Reinforcement Learning, Methoden des Maschinellen Lernens, Jupyter, Datenethik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Lernen mit Entscheidungsbäumen, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Tensorflow, Random Forest Algorithmus, Künstliche Intelligenz, Überwachtes Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      33.395 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      I

      IBM

      IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Data Manipulation, Tensorflow, Verification And Validation, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Processing, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Artificial Intelligence, Scientific Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3739 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      Illinois Tech

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Tensorflow, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1814 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Deep Learning mit PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Prädiktive Modellierung, Text Mining, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenverarbeitung, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Vorhersage, Deep Learning, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Computervision, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Schnelles Engineering, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Reinforcement Learning, Bildanalyse, Jupyter, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verifizierung und Validierung, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Generative AI-Agenten, Modellierung großer Sprachen, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Datenmanipulation, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Python-Programmierung, Numerische Analyse, Bayessche Statistik, NumPy, Dimensionalitätsreduktion, Mathematische Modellierung, Deskriptive Statistik, Jupyter, Wahrscheinlichkeit, Methoden des Maschinellen Lernens, Infinitesimalrechnung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Statistische Inferenz, Statistische Hypothesentests, Angewandte Mathematik, Maschinelles Lernen, Lineare Algebra

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2700 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      Imperial College London

      TensorFlow 2 für Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Bayessche Statistik, Daten-Pipelines, Unüberwachtes Lernen, Bildanalyse, Methoden des Maschinellen Lernens, Dimensionalitätsreduktion, Datenverarbeitung, Jupyter, Computer Programmierung, Überwachtes Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Maschinelles Lernen, Deep Learning, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Tensorflow, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Daten bereinigen, Prädiktive Modellierung, Datenzugang, Unüberwachtes Lernen, Datenanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Explorative Datenanalyse, Regressionsanalyse, Reinforcement Learning, Dimensionalitätsreduktion, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Statistische Inferenz, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Statistische Hypothesentests, Statistische Analyse

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      3065 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…430

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
    • Deep Learning: Illinois Tech
    • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
    • Deep Learning mit PyTorch: IBM
    • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
    • IBM KI-Technik: IBM
    • Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

    Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

    Python-Programmierung (33)
    TensorFlow (32)
    Deep Learning (30)
    Künstliches Neuronales Netz (24)
    Big Data (18)
    Statistische Klassifikation (17)
    Verstärkungslernen (13)
    Algebra (10)
    Bayes (10)
    Lineare Algebra (10)
    Lineare Regression (9)
    Numpy (9)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Deep Learning

    Deep Learning ist eine leistungsstarke Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die biologischen Systemen der Informationsverarbeitung nachempfunden sind und als künstliches neuronales Netz (ANN) bezeichnet werden. maschinelles Lernen ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung automatisch aus Daten zu lernen, und Deep Learning nutzt mehrere Schichten miteinander verbundener neuronaler Netze, um anspruchsvollere Erkenntnisse zu gewinnen.

    Obwohl dieser Bereich der Informatik noch recht neu ist, wird er bereits in einer wachsenden Zahl wichtiger Anwendungen eingesetzt. Deep Learning eignet sich hervorragend für die automatisierte Bilderkennung, auch bekannt als Computer Vision, die für die Entwicklung präziser Gesichtserkennungssysteme und das sichere Fahren autonomer Fahrzeuge eingesetzt wird. Dieser Ansatz wird auch für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet, die es Computern ermöglichen, mit menschlichen Benutzern über Sprachbefehle zu interagieren.

    maschinelles Lernen Algorithmen wie die logistische Regression sind der Schlüssel zur Erstellung von Deep Learning Anwendungen, zusammen mit häufig verwendeten Programmiersprachen wie Tensorflow und Python. Diese Programmiersprachen werden im Allgemeinen aufgrund ihrer Flexibilität und relativen Barrierefreiheit für das Lehren und Lernen in diesem Bereich bevorzugt - eine wichtige Priorität angesichts der Relevanz von Deep Learning für ein breites Spektrum von Fachleuten ohne Informatikhintergrund. ‎

    Eine Vertrautheit mit den Möglichkeiten und dem Entwicklungsprozess für Deep Learning Anwendungen kann in einer wachsenden Zahl von Berufen von Vorteil sein. So wird beispielsweise der Einsatz von Deep Learning im Gesundheitswesen für die automatische Lektüre von Radiologiebildern sowie für die Suche nach Mustern in Genen und pharmazeutischen Interaktionen erforscht, die bei der Entdeckung neuer Arten von Medikamenten helfen können. In vielen Bereichen kann selbst ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning Fachleuten helfen, neue potenzielle Anwendungen dieser leistungsstarken Technologie zu erkennen.

    Diejenigen, die über ein tieferes Fachwissen auf dem Gebiet des Deep Learning verfügen, können Computerforscher auf diesem Gebiet werden, die für die Entwicklung neuer Algorithmen und die Suche nach neuen Anwendungen für diese Techniken verantwortlich sind. Angesichts des breiten Anwendungsspektrums von Deep Learning sind Informatiker in diesem Bereich sehr gefragt, sowohl bei Privatunternehmen als auch bei Regierungsbehörden und Forschungsuniversitäten. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen Informatiker im Jahr 2019 ein durchschnittliches Jahresgehalt von 122.840 Dollar, und es wird erwartet, dass diese Jobs viel schneller wachsen als der Durchschnitt. ‎

    Sicherlich - Coursera ist tatsächlich einer der besten Orte, um etwas über Deep Learning zu lernen. Durch die Partnerschaft mit deeplearning.ai und der Stanford University bietet Coursera sowohl Kurse als auch Spezialisierungen an, die von einigen der bahnbrechenden Denker und Pädagogen auf diesem Gebiet unterrichtet werden. Sie können auch über Kurse und Spezialisierung von Branchenführern wie Google Cloud und Intel lernen oder ein Berufszertifikat von IBM erwerben. Begleitetes Projekt bietet auch die Möglichkeit, Fähigkeiten im Bereich Deep Learning durch praktische Tutorien aufzubauen, die von erfahrenen Lehrkräften geleitet werden, so dass Sie mit Vertrauen lernen können. ‎

    Zu den Fähigkeiten oder Erfahrungen, die Sie vor dem Studium des Deep Learning haben sollten und die Ihnen helfen können, ein fortgeschrittenes Konzept wie Deep Learning besser zu verstehen, gehören unter anderem Gebärdensprachlektüre, Musikerzeugung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wenn Sie über Kenntnisse in Python 3 verfügen und die grundlegenden Konzepte von Algorithmen des allgemeinen maschinellen Lernens und Deep Learning verstehen, verfügen Sie möglicherweise über die notwendigen Fähigkeiten, um diese Spezialisierung zu erlernen. Vielleicht möchten Sie auch etwas über Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik erfahren, um Deep Learning Konzepte zu studieren. Grundlegende Mathematik wie Algebra und Infinitesimalrechnung ist ebenfalls eine wichtige Voraussetzung für Deep Learning, da sie mit maschinellem Lernen und Datenverarbeitung zu tun hat. Wenn Sie bereits in den Bereichen Technik oder künstliche Intelligenz (KI) gearbeitet haben, verfügen Sie vielleicht über die nötige Erfahrung, um Deep Learning zu studieren. ‎

    Am besten geeignet für das Studium des Deep Learning ist jemand, der sich mit Statistik, Programmierung, fortgeschrittener Kalkulation, fortgeschrittener Algebra und Technik auskennt. Deep Learning kommt allen zugute, die sich für die Arbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz begeistern und die Arten von Deep-Learning-Netzwerken erstellen können, die Maschinen dabei helfen, menschliche Funktionen zu übernehmen. Eine Person, die sich am besten für Deep Learning eignet, hat ein persönliches Interesse daran zu verstehen, wie die Intelligenz aufgebaut ist, um beispielsweise fahrerlose Autos, mobile Geräte, Aktienhandelssysteme und Roboterchirurgiegeräte zu betreiben. Deep Learning kommt jemandem zugute, der mit Systemen wie Computer Vision, Spracherkennung, NLP, Audioerkennung, Bioinformatiksystemen und medizinischer Bildanalyse arbeiten möchte. ‎

    Deep Learning könnte das Richtige für Sie sein, wenn Sie in die KI einsteigen wollen. Die Spezialisierung kann für Sie von Vorteil sein, wenn Sie ein Forscher oder Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens sind, der die nächste Generation des maschinellen Lernens erlernen möchte und praktische Fähigkeiten im beliebten Deep Learning Framework TensorFlow entwickeln möchte. Deep Learning ist eine der begehrtesten Fähigkeiten in der Technologiebranche, und wenn Sie sie beherrschen, eröffnen sich Ihnen viele Möglichkeiten im Bereich der KI. Sie können auch davon profitieren, wenn Sie lernen wollen, wie man neuronale Netze aufbaut und wie man erfolgreiche maschinelle Lernprojekte leitet, und wenn Sie eine Leidenschaft dafür haben, etwas über Faltungsnetze, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He-Initialisierung zu lernen und wie man Konzepte in Python und TensorFlow beherrscht. ‎

    Der Online-Kurs Deep Learning bietet eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue Fähigkeiten zu erlernen Deep Learning. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an Deep Learning-Kursen, die von Top-Universitäten und Branchenführern angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Deep Learning. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

    Andere wissenswerte Themen

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