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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


  • P

    Packt

    Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Pandas (Python-Paket), Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Lineare Algebra, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Programm-Entwicklung, NumPy, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Logistische Regression, Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen, Datenvorverarbeitung

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Pennsylvania

    Grundlagen des Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandtes maschinelles Lernen, Modell-Optimierung, Methoden des maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Datenverarbeitung, Tiefes Lernen, Datenvorverarbeitung

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    8 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Deep Learning mit Keras und Tensorflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Generative Modellarchitekturen, Tensorflow, Auto-Kodierer, Generative KI, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Modell Ausbildung, Reinforcement Learning, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Transfer Learning

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    1032 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Illinois Tech

    Tiefes Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzarchitektur, Methoden des maschinellen Lernens, Modell-Optimierung, Generative Modellarchitekturen, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Generative KI, Modell Ausbildung, Feinabstimmung, Netzwerk-Modell, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Computer Vision, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    34 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    Edureka

    Practical Deep Learning with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Python Programming, Model Training, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Model Evaluation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    S

    Sungkyunkwan University

    Fundamentals of CNNs and RNNs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    40 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Washington

    Computational Neuroscience

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Analyse sensorischer Systeme, Angewandtes maschinelles Lernen, Neurologie, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Methoden des maschinellen Lernens, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Überwachtes Lernen, Differentialgleichungen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Netzwerk-Modell, Reinforcement Learning, Mathematische Software, Elektrophysiologie, Biologie, Computer Vision, Physiologie, Matlab, Mathematische Modellierung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1142 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Deep Learning mit ANN in Python: Aufbauen & Optimieren

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

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    17 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    CNNs mit Python beherrschen: Modelle erstellen, trainieren und evaluieren

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Cloud Computing, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Entwicklungsumgebung, Modellevaluation, Modell Ausbildung, Prädiktive Modellierung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Datenvorverarbeitung

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    19 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenlos
    Kostenlos
    C

    Coursera

    Deep Learning mit PyTorch : Generatives Adversariales Netzwerk

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Generative Modellarchitekturen, Python-Programmierung, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    100 Bewertungen

    Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    E

    EDUCBA

    Deep Learning mit R: Neuronale Netze aufbauen und vorhersagen

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

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

1234…428

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse

  • Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python: Packt
  • Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College
  • Grundlagen des Deep Learning: University of Pennsylvania
  • Deep Learning mit Keras und Tensorflow: IBM
  • Tiefes Lernen: Illinois Tech
  • Practical Deep Learning with Python: Edureka
  • Fundamentals of CNNs and RNNs: Sungkyunkwan University
  • Computational Neuroscience: University of Washington
  • Deep Learning mit ANN in Python: Aufbauen & Optimieren: EDUCBA
  • CNNs mit Python beherrschen: Modelle erstellen, trainieren und evaluieren: EDUCBA

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