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Kurse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

NLP-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie Texte verarbeitet, analysiert und modelliert werden. Sie können Fähigkeiten in Tokenisierung, Klassifikation, Sprachmodellen und Evaluationsmethoden aufbauen. Viele Kurse stellen Bibliotheken, Tools und strukturierte Beispiele vor.

Beliebte Kurse & Zertifikate für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)


  • D

    DeepLearning.AI

    Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Tiefes Lernen, Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Modellevaluation, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten

    ★ 4.8 (19.736) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Dimensionalitätsreduktion, Tiefes Lernen, AI-Personalisierung, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Daten-Ethik, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Erkennung von Anomalien

    ★ 4.9 (5612) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Fortgeschrittene Lernalgorithmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Regressionsanalyse, Entscheidungsbaum-Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen übertragen, Random Forest Algorithmus, Künstliche neuronale Netze, Verantwortungsvolle AI, Modellevaluation, Logistische Regression, Überwachtes Lernen, Daten-Ethik, Tensorflow, Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.9 (8689) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Dimensionalitätsreduktion, Lineare Algebra, Mathematische Software, Kalkulation, Datenumwandlung, Geometrie, Datenmanipulation, Deskriptive Statistik, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, NumPy, Numerische Analyse, Statistische Methoden, Unüberwachtes Lernen, Jupyter, Datenwissenschaft, Angewandte Mathematik, Statistik

    ★ 4.6 (15.059) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • I

    IBM

    Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Regressionsanalyse, Transfer Learning, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Auto-Kodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Methoden des maschinellen Lernens, Autokodierer, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Netzarchitektur

    ★ 4.7 (2116) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • U

    University of Washington

    Computational Neuroscience

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

    ★ 4.6 (1142) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Software für maschinelles Lernen, Computer Vision, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Text Mining, Modell Ausbildung, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Verantwortungsvolle AI, Unüberwachtes Lernen, AI-Arbeitsabläufe, KI-Kenntnisse, Microsoft Azure, No-Code-Entwicklung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Daten-Ethik, Erkennung von Anomalien

    ★ 4.5 (1587) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Daten-Pipelines, Datenvorverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Modell Ausbildung, Generative adversarische Netze (GANs), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Gesicht umarmen, Modellierung großer Sprachen, LLM-Bewerbung, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Vorverarbeitung von Daten, Generative Modellarchitekturen

    ★ 4.7 (428) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Mathematische Software, Kalkulation, Numerische Analyse, Derivate, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik

    ★ 4.7 (5773) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    KI für medizinische Diagnosen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Prädiktive Analytik, Computer Vision, Radiologie, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Datenvorverarbeitung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Risikomodellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellevaluation, Medizinische Bildgebung, Diagnostische Radiologie, Prädiktive Modellierung, Statistisches maschinelles Lernen, Diagnostische Tests, Faltungsneuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung der Patienten

    ★ 4.7 (2070) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Convolutional Neural Networks, Reinforcement Learning, Model Optimization, Autoencoders, Generative AI, Artificial Neural Networks, Transfer Learning, Unsupervised Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Applied Machine Learning, Image Analysis, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Logistic Regression

    ★ 4.5 (4234) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    IA Para Todos (Español)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Enablement, AI Product Strategy, Responsible AI, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Integrations, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Science, Deep Learning, Machine Learning

    ★ 4.8 (1373) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…171819…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen: DeepLearning.AI
  • Fortgeschrittene Lernalgorithmen: DeepLearning.AI
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
  • Computational Neuroscience: University of Washington
  • Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft
  • Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung: IBM
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
  • KI für medizinische Diagnosen: DeepLearning.AI

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