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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

    TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Generative KI, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Klassifizierungsalgorithmen, Verteiltes Rechnen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Computer Vision, Auto-Kodierer, Modell Ausbildung, Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netzwerke, Lernen übertragen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Feinabstimmung, Modellevaluation, Visualisierung (Computergrafik), Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netze, Tensorflow

    ★ 4.8 (1690) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Mathematische Modellierung, Kalkulation, Maschinelles Lernen, Datenvisualisierung, Methoden des maschinellen Lernens, Numerische Analyse, Computerprogrammierung, Künstliche neuronale Netze, Derivate, Angewandtes maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Angewandte Mathematik, Computer Programmierung

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

  • D

    DeepLearning.AI

    AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), AI Product Strategy, Artificial Intelligence, AI Enablement, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Machine Learning Methods, AI literacy, Deep Learning, AI Integrations, Technical Management, Machine Learning, Responsible AI, Data Ethics, Data Science

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

  • P

    Packt

    Deep Reinforcement Learning Hands-On

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Reinforcement Learning, Deep Learning, Model Optimization, Large Language Modeling, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Fine-tuning, Model Training, Agentic systems, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Python Programming, Applied Machine Learning, Natural Language Processing, Performance Tuning, Algorithms, Model Evaluation, Data Analysis

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Cutting-Edge Topics in Deep Reinforcement Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Reinforcement Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Model Optimization, Fine-tuning, Agentic systems, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Model Training, Machine Learning Algorithms, Data Analysis

    Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

  • S

    Saïd Business School, University of Oxford

    AI Foundations for Business Professionals

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Retrieval-Augmented Generation, Generative AI, Generative AI Agents, Prompt Patterns, Agentic Workflows, Responsible AI, Generative Model Architectures, Multimodal Prompts, AI Enablement, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Governance, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Agentic systems, Business Ethics, Risk Management, Machine Learning, Project Management

    ★ 4.8 (374) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • S

    Stanford University

    Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Bewertung des Modells, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Gesundheitspolitik, Verantwortungsvolle AI, Gesundheitsinformatik, Modellevaluation, Ethik im Gesundheitswesen, Statistisches maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Daten-Ethik, Generative Modellarchitekturen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen

    ★ 4.8 (630) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Pragmatic AI Labs

    Conversational Bot Architecture with Rust and Deno

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Rust (Programming Language), LLM Application, Amazon Bedrock, Cross Platform Development, AI Workflows, AI Integrations, Event-Driven Programming, TypeScript, Software Architecture, Application Deployment, Natural Language Processing, Artificial Intelligence, Memory Management, Command-Line Interface

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • M

    Madecraft

    Artificial Intelligence for Marketing

    Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Personalization, MarTech, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, AI Enablement, Data-Driven Marketing, Marketing, Generative AI, Machine Learning, Natural Language Processing, Data Strategy, Data Quality, Data Literacy, Personalized Campaigns, Text Mining, Culture Transformation, Artificial Intelligence, Prompt Engineering, AI Workflows, Computer Vision

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • B

    Board Infinity

    Deep Learning: Train Neural Networks and Deploy with Docker

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Training, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Scalability, Docker (Software), Application Deployment, Containerization, Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Network Model, Network Architecture, Configuration Management

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • E

    Edureka

    Neural Networks and Computer Vision Foundations

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, NumPy, Python Programming, Matplotlib, Data Visualization, Data Science

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    Northeastern University

    Generative AI Part 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Large Language Modeling, Autoencoders, Model Evaluation, Embeddings, Model Optimization, Natural Language Processing, Model Training, Bayesian Statistics, Statistical Methods, Sampling (Statistics), Probability Distribution

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken: DeepLearning.AI
  • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
  • AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座): DeepLearning.AI
  • Deep Reinforcement Learning Hands-On: Packt
  • Cutting-Edge Topics in Deep Reinforcement Learning: Packt
  • AI Foundations for Business Professionals: Saïd Business School, University of Oxford
  • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
  • Conversational Bot Architecture with Rust and Deno: Pragmatic AI Labs
  • Artificial Intelligence for Marketing: Madecraft
  • Deep Learning: Train Neural Networks and Deploy with Docker: Board Infinity

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