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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Fehlersuche, Modell Ausbildung, Verifizierung und Validierung, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung
★ 4.9 (63.545) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Natural Language Processing, Model Optimization, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Large Language Modeling, Fine-tuning, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Tensorflow, Artificial Intelligence, Machine Learning Methods, Computer Vision, Model Training
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Sungkyunkwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning
★ 4.4 (40) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Generative adversarische Netze (GANs), Daten-Ethik, Generative Modellarchitekturen, Bewertung des Modells, Verantwortungsvolle AI, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Generative KI
★ 4.7 (2005) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Yonsei University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Unternehmen, Methoden des maschinellen Lernens, Business-Strategien, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Geschäftsmodellierung, and Service Knowledge, Software für maschinelles Lernen, Produkt, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Unternehmensstrategie, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Technologie-Strategien
★ 4.4 (687) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Keras (Neural Network Library), Fine-tuning, Embeddings, Deep Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, Data Preprocessing, Model Optimization, Model Training
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Time Series Analysis and Forecasting, Tensorflow, Natural Language Processing, Forecasting, Image Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Predictive Analytics, Predictive Modeling, Data Preprocessing, Model Training, Data Science, Machine Learning, Classification Algorithms
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Autoencoders, Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Model Deployment, Model Training, Unsupervised Learning
★ 4.5 (26) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Bereitstellung von Anwendungen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Leistungsprüfung, Skalierbarkeit, Docker (Software), Bewertung des Modells, Modell-Einsatz, Containerisierung, Tiefes Lernen, Netzarchitektur, Konfigurationsmanagement
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Merkmale, Statistische Methoden, Modell Ausbildung, Explorative Datenanalyse, Vorverarbeitung von Daten, Datenumwandlung, Künstliche neuronale Netze, Datenanalyse, Daten importieren/exportieren, Bewertung des Modells, Modell-Optimierung, Prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Modell Ausbildung, Tensorflow, Autokodierer, Künstliche neuronale Netze, Lernen übertragen, Glänzend (R-Paket), Bewertung des Modells, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Bildanalyse, Modell-Optimierung, Faltungsneuronale Netze, Feinabstimmung, Tiefes Lernen, Prädiktive Modellierung, Interaktive Datenvisualisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs)
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate