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
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Regressionsanalyse, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Auto-Kodierer, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Netzarchitektur, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Autokodierer, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke
Kompetenzen, 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
Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenverarbeitung, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Prädiktive Analytik, Klassifizierungsalgorithmen, Statistische Methoden, Modellevaluation, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Tiefes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Tensorflow, Logistische Regression, Angewandtes maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Prädiktive Modellierung, Datenvorverarbeitung
Johns 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
Dartmouth 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
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DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Faltungsneuronale Netze, Generative KI, Modell-Optimierung, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Modellierung großer Sprachen, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Gesicht umarmen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Algorithmen, Maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Computer Vision, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke, Algorithmen für maschinelles Lernen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Leistungsoptimierung, Fehlersuche, Modell-Optimierung, Modellevaluation, Verifizierung und Validierung, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell-Optimierung, Klassifizierungsalgorithmen, Modellevaluation, Bildanalyse, Tiefes Lernen, Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netzwerke
Kompetenzen, 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
Johns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Markov-Modell, Generative KI, Reinforcement Learning, Auto-Kodierer, Generative adversarische Netze (GANs), Unüberwachtes Lernen, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze, Generative Modellarchitekturen, Verantwortungsvolle AI, Autokodierer
Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse
- Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
- Neuronale Netzwerke und Deep Learning: DeepLearning.AI
- Neural Networks and Computer Vision Foundations: Edureka
- Einführung in Neuronale Netze und PyTorch: IBM
- 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
- Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
- Deep Learning mit PyTorch: IBM
