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
Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Faltungsneuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Autokodierer, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzarchitektur, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Modell Ausbildung, Auto-Kodierer, Modell-Optimierung, Lernen übertragen, Regressionsanalyse
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen
Status: NeuStatus: VorschauNortheastern University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Autoencoders, Keras (Neural Network Library), Applied Machine Learning, Model Training
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns 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
Status: Kostenloser TestzeitraumDartmouth 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
Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Logistische Regression, Statistische Methoden, Datenverarbeitung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Tensorflow, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Regressionsanalyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen
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Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative KI, Künstliche Intelligenz, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tiefes Lernen, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Transfer Learning, Modell Ausbildung, Computer Vision, Einbettungen, Modellierung großer Sprachen, Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Gesicht umarmen, Lernen übertragen, Überwachtes Lernen
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning Methods, Model Training, Image Analysis, Machine Learning, Computer Vision, Model Evaluation, Algorithms
Status: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, 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
Status: Kostenloser TestzeitraumJohns Hopkins University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Ethik, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative KI, Autokodierer, Reinforcement Learning, Markov-Modell, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen, Auto-Kodierer, Verantwortungsvolle AI, Generative adversarische Netze (GANs), Unüberwachtes Lernen
Status: NeuStatus: Kostenloser TestzeitraumKompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Datenwissenschaft, Bewertung des Modells, Faltungsneuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, NumPy, Künstliche Intelligenz, Bildanalyse, Matplotlib, Tiefes Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Transfer Learning, Datenvisualisierung, Modell Ausbildung, Computer Vision, Modell-Optimierung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Lernen übertragen, Python-Programmierung, Modellevaluation
Status: Kostenloser TestzeitraumDeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Tiefes Lernen, Tensorflow, Transfer Learning, Modell Ausbildung, Computer Vision, Einbettungen, Feinabstimmung, Lernen übertragen, Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten
Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse
- Einführung in Deep Learning und neuronale Netze mit Keras: IBM
- Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
- Deep Learning for AI Part 1: Northeastern University
- Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
- Practical Machine Learning: Foundations to Neural Networks: Dartmouth College
- Einführung in neuronale Netze und PyTorch: IBM
- Tiefes Lernen: DeepLearning.AI
- Introduction to Neural Networks: Johns Hopkins University
- Deep Learning with Python: CNN, ANN & RNN: EDUCBA
- Fortgeschrittene neuronale Netzwerktechniken: Johns Hopkins University
