Neuronale Netze Kurse
Kurse zu neuronalen Netzen können Ihnen helfen zu lernen, wie Modelle aufgebaut, trainiert und optimiert werden. Sie können Fähigkeiten in Architekturdesign, Datenaufbereitung, Trainingstechniken und Modellbewertung aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Beispiele aus der KI-Praxis vor.
Beliebte Neuronale Netze Kurse & Zertifikate
Status: NeuStatus: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, NumPy, Python Programming, Matplotlib, Data Visualization, Data Science
Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Autokodierer, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzarchitektur, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Auto-Kodierer, Regressionsanalyse, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Responsible AI, Autoencoders, Model Training, Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Ethics, Model Optimization, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Generative Adversarial Networks (GANs), Machine Learning Algorithms, Model Deployment, Generative Model Architectures, Debugging, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Image Analysis, Unsupervised Learning
Status: NeuStatus: Kostenloser TestzeitraumDartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Bayesian Network, Logistic Regression, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Statistical Machine Learning, Probability & Statistics, Bayesian Statistics, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Methods, Artificial Intelligence, Regression Analysis, Statistical Inference
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell-Optimierung, Modellierung großer Sprachen, Gesicht umarmen, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Lernen übertragen, Generative KI, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Einbettungen, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Computer Vision, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning
Was führt Sie heute zu Coursera?
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
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Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Training, Data Preprocessing, Image Analysis, Predictive Modeling, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Data Processing, Model Optimization, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Data Transformation, Financial Forecasting, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Statistical Visualization, Python Programming
Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Logistische Regression, Regressionsanalyse, Tiefes Lernen, Datenverarbeitung, Prädiktive Modellierung, Statistische Methoden, Datenvorverarbeitung
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Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze, Auto-Kodierer, Generative KI, Unüberwachtes Lernen, Markov-Modell, Reinforcement Learning, Tiefes Lernen
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Vorverarbeitung von Daten, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Tensorflow, Modell Ausbildung, Einbettungen, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung
Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse
- Neural Networks and Computer Vision Foundations: Edureka
- Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning: DeepLearning.AI
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
- Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
- Tiefes Lernen: DeepLearning.AI
- Einführung in Neuronale Netze: Johns Hopkins University
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- Einführung in Neuronale Netze und PyTorch: IBM
- Deep Learning mit PyTorch: IBM
