Deep-Learning-Kurse können Ihnen helfen zu lernen, wie neuronale Netze aufgebaut, trainiert und bewertet werden. Sie können Fähigkeiten in Modellarchitekturen, Optimierung, Datenaufbereitung und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Frameworks und Tools vor, die das Experimentieren mit tiefen Modellen unterstützen.

MathWorks
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Computer Vision, Model Deployment, Anomaly Detection, Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Transfer Learning, Model Training, Fine-tuning, Deep Learning, Generative AI, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Data Preprocessing, Matlab, Software Visualization, Classification Algorithms, Data Cleansing, Model Optimization, Predictive Modeling
Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Imperial College London
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Daten-Pipelines, Faltungsneuronale Netze, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Generative KI, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Computer Programmierung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Bayessches Netz, Tensorflow, Autokodierer, Generative Modellarchitekturen, Bayessche Statistik, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Transfer Learning, Lernen übertragen, Auto-Kodierer, Computerprogrammierung, Modellevaluation
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Computer Vision, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), AI Enablement, Artificial Intelligence
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Python-Programmierung, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Bildanalyse, Transfer Learning, Lernen übertragen, Modellevaluation
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Coursera
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Faltungsneuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Transfer Learning, Lernen übertragen, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative adversarische Netze (GANs), Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Tiefes Lernen, Computer Vision, Generative KI, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Feinabstimmung, Künstliche Intelligenz, Faltungsneuronale Netzwerke, Reinforcement Learning, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Autokodierer, Bildanalyse, Transfer Learning, Auto-Kodierer, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen
Mittel · Kurs · 1–3 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Überwachtes Lernen, Modell-Einsatz, Maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Große Daten, Gesundheitsinformatik, Einbettungen, Generative KI, Faltungsneuronale Netzwerke, Gesundheitspflege, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Autokodierer, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Auto-Kodierer, Modellevaluation
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Fine-tuning, Vision Transformer (ViT), Machine Learning Methods, Model Optimization, Model Training, Large Language Modeling, Embeddings, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Illinois Tech
Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Machine Learning Algorithms, Big Data, Model Evaluation, Apache Hadoop, Recurrent Neural Networks (RNNs), Deep Learning, Statistical Analysis, Data Visualization, Data Analysis, Exploratory Data Analysis, Apache Spark, Statistical Methods, Data Presentation, Generative AI, Convolutional Neural Networks, Transfer Learning, Probability & Statistics, Data Infrastructure, Machine Learning
Auf einen Abschluss hinarbeiten
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netze, Tiefes Lernen, Datenvorverarbeitung, Computer Vision, Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell Ausbildung, Vorverarbeitung von Daten, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Bewertung des Modells, Transfer Learning, Lernen übertragen, Bildanalyse, Modellevaluation
Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Transfer Learning, Model Optimization, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Embeddings, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Fine-tuning, Image Analysis, Classification Algorithms, Convolutional Neural Networks, Natural Language Processing, Computer Vision, Model Training, Forecasting, Machine Learning, Text Mining
Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate