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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


  • P

    Packt

    Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Logistische Regression, Lineare Algebra, Tiefes Lernen, Python-Programmierung, Programm-Entwicklung, Datenverarbeitung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Netzarchitektur, Datenvorverarbeitung, NumPy, Vorverarbeitung von Daten, Künstliche neuronale Netze, Pandas (Python-Paket), Angewandtes maschinelles Lernen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • J

    Johns Hopkins University

    Fortgeschrittene neuronale Netzwerktechniken

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Autokodierer, Reinforcement Learning, Verantwortungsvolle AI, Tiefes Lernen, Generative KI, Daten-Ethik, Markov-Modell, Unüberwachtes Lernen, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Generative Modellarchitekturen

    ★ 4 (7) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • I

    Illinois Tech

    Tiefes Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Feinabstimmung, Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Transfer Learning, Generative KI, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Netzarchitektur, Verarbeitung natürlicher Sprache, Netzwerk-Modell, Lernen übertragen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche neuronale Netze, Generative Modellarchitekturen

    ★ 4.5 (34) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Auf einen Abschluss hinarbeiten
    Auf einen Abschluss hinarbeiten
  • I

    IBM

    Deep Learning mit Keras und Tensorflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Transfer Learning, Autokodierer, Generative KI, Reinforcement Learning, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Lernen übertragen, Unüberwachtes Lernen, Auto-Kodierer, Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Generative Modellarchitekturen

    ★ 4.4 (1031) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • U

    University of Pennsylvania

    Grundlagen des Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Modell-Optimierung, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze

    ★ 4.9 (8) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • D

    Dartmouth College

    Machine Learning with Neural Networks

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bayesian Network, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Convolutional Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Model Training, Model Optimization, Machine Learning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Machine Learning Algorithms, Model Evaluation, Network Model, Network Architecture, Algorithms, Probability Distribution

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Auf einen Abschluss hinarbeiten
    Auf einen Abschluss hinarbeiten
  • U

    University of Washington

    Computational Neuroscience

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

    ★ 4.6 (1140) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • E

    Edureka

    Practical Deep Learning with Python

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Python Programming, Model Training, Machine Learning Methods, Fine-tuning, Model Evaluation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • C

    Coursera

    Deep Learning mit PyTorch : Generatives Adversariales Netzwerk

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative adversarische Netze (GANs), Modell Ausbildung, Tiefes Lernen, Python-Programmierung, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Faltungsneuronale Netzwerke, Faltungsneuronale Netze, Generative Modellarchitekturen

    ★ 4.5 (99) · Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    Kategorie: Kostenlos
    Kostenlos
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • E

    EDUCBA

    Deep Learning mit R: Neuronale Netze aufbauen und vorhersagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Datenwissenschaft, Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Streudiagramme, R Programmierung, Regressionsanalyse, Statistische Methoden, Datenmanipulation, Deskriptive Statistik, Software zur Datenvisualisierung, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Statistische Programmierung, Plot (Grafiken), Datenwrangling, Prädiktive Modellierung, Statistische Visualisierung, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, R (Software)

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • S

    Sungkyunkwan University

    Fundamentals of CNNs and RNNs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Image Analysis, Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning

    ★ 4.4 (40) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    Kategorie: Vorschau
    Vorschau
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
  • D

    DeepLearning.AI

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

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

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

    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Kategorie: Credits angeboten
    Credits angeboten
1234…418

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten neural network Kurse

  • Tiefe neuronale Netze für Einsteiger mit Python: Packt
  • Fortgeschrittene neuronale Netzwerktechniken: Johns Hopkins University
  • Tiefes Lernen: Illinois Tech
  • Deep Learning mit Keras und Tensorflow: IBM
  • Grundlagen des Deep Learning: University of Pennsylvania
  • Machine Learning with Neural Networks: Dartmouth College
  • Computational Neuroscience: University of Washington
  • Practical Deep Learning with Python: Edureka
  • Deep Learning mit PyTorch : Generatives Adversariales Netzwerk: Coursera
  • Deep Learning mit R: Neuronale Netze aufbauen und vorhersagen: EDUCBA

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