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 Ausbildung, Klassifizierungsalgorithmen, Text Mining, Faltungsneuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Einbettungen, Künstliche neuronale Netze
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Installation der Software, Bewertung des Modells, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Vorverarbeitung von Daten, Entwicklungsumgebung, Prädiktive Analytik, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen, Tensorflow, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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, AI Integrations, Applied Machine Learning, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Explorative Datenanalyse, Klassifizierungsalgorithmen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Vorverarbeitung von Daten, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen, Computer Vision, Transfer Learning, Modell-Einsatz, Lernen übertragen, Modellevaluation, Datenanalyse, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 3–6 Monate

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

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

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

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Deep Learning, Generative AI, Generative Model Architectures, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Recurrent Neural Networks (RNNs), Applied Machine Learning, Feature Engineering, Model Evaluation
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz, Risikomodellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Radiologie, Faltungsneuronale Netze, Prädiktive Analytik, Faltungsneuronale Netzwerke, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Diagnostische Tests, Diagnostische Radiologie, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Medizinische Bildgebung, Modellevaluation, Bildanalyse, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung der Patienten, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Software zur Datenvisualisierung, Statistische Visualisierung, Deskriptive Statistik, Datenwissenschaft, Streudiagramme, Statistische Programmierung, Statistische Methoden, Datenmanipulation, Prädiktive Analytik, R Programmierung, Regressionsanalyse, Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Tiefes Lernen, R (Software), Methoden des maschinellen Lernens, Modellevaluation, Plot (Grafiken), Künstliche neuronale Netze
Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Modell-Optimierung, Bewertung des Modells, Explorative Datenanalyse, Test Daten, Vorverarbeitung von Daten, Maschinelles Lernen, Bereinigung von Daten, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Lernen übertragen, Modellevaluation, Modellierung großer Sprachen, Datenvorverarbeitung
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

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