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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Tensorflow, Computer Vision, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Bildanalyse, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Lernen übertragen, Vorverarbeitung von Daten
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Embeddings, Natural Language Processing, Keras (Neural Network Library), Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Evaluation, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Text Mining, Computer Vision, Data Preprocessing, Tensorflow, Deep Learning, Model Deployment, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Jupyter, Matplotlib
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Auto-Kodierer, Maschinelles Lernen, Projektmanagement im Gesundheitswesen, Faltungsneuronale Netze, Modell-Einsatz, Generative adversarische Netze (GANs), Künstliche neuronale Netze, Gesundheitsinformatik, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Bewertung des Modells, Graphentheorie, Autokodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Medizinische Wissenschaft und Forschung, Große Daten, Einbettungen, Bildanalyse, Gesundheitspflege, Methoden des maschinellen Lernens
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netzwerke, Leistungsoptimierung, Bewertung des Modells, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Lernen übertragen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Matplotlib, Convolutional Neural Networks, Linear Algebra, Image Analysis, Data Visualization, NumPy, Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Pandas (Python Package), Seaborn, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Science, Applied Machine Learning, Tensorflow, Data Analysis, Artificial Intelligence, Machine Learning
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Auto-Kodierer, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Transfer Learning, Dimensionalitätsreduktion, Generative adversarische Netze (GANs), Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Bewertung des Modells, Reinforcement Learning, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Autokodierer, Unüberwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Lernen übertragen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenmanipulation, Modellevaluation, NumPy, Datenvorverarbeitung, Datenvisualisierung, Tiefes Lernen, Datenumwandlung, Bewertung des Modells, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Pandas (Python-Paket), Explorative Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Finanzielle Vorausschau, Zeitreihenanalyse und Vorhersage
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellevaluation, Maschinelles Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Logistische Regression, Dimensionalitätsreduktion, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Technische Merkmale, Angewandtes maschinelles Lernen, Bewertung des Modells, Unüberwachtes Lernen, Entscheidungsbaum-Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Feature Technik, Python-Programmierung, Prädiktive Modellierung
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Data Infrastructure, Data Cleansing, Real Time Data, Apache Kafka, Data Management, Machine Learning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Ethik, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Unüberwachtes Lernen, Erkennung von Anomalien
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Transfer Learning, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Applied Machine Learning, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Application Frameworks, Model Evaluation, Performance Tuning
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Computer Vision, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Amazon Elastic Compute Cloud, Transfer Learning, Image Analysis, Amazon Web Services, Artificial Neural Networks, Keras (Neural Network Library), Model Deployment, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Feature Engineering, Data Preprocessing, Classification Algorithms, Application Development, Python Programming, Network Architecture
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate