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.

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
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

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
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

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
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Bildanalyse, Modell Ausbildung, Tensorflow, Lernen übertragen, Netzarchitektur, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Einbettungen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Datenvorverarbeitung
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen