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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

    DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Transfer Learning, Maschinelles Lernen, Generative KI, Tiefes Lernen, Computer Vision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Klassifizierungsalgorithmen, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netze, Einbettungen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netzwerke, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Vorhersage, Tensorflow

    ★ 4.7 (25.393) · Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • D

    DeepLearning.AI

    Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen

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

    ★ 4.9 (5611) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Faltungsneuronale Netze

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Transfer Learning, Tiefes Lernen, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Einbettungen, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Feinabstimmung, Datenvorverarbeitung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Vorverarbeitung von Daten, Netzarchitektur, Tensorflow

    ★ 4.9 (42.587) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Imperial College London

    Mathematics for Machine Learning

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

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

    Kategorie: Top KI-Programm
    Top KI-Programm
  • D

    DeepLearning.AI

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

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

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

  • U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Data Mining

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Große Daten, Analytik, Data Mining, Text Mining, Datenanalyse, Plot (Grafiken), Statistische Analyse, Datenvisualisierung, Datengestützte Entscheidungsfindung, Unüberwachtes Lernen, Präsentation der Daten, Erstellung des Dashboards, Grafische Darstellung, Statistisches maschinelles Lernen, Daten-Mapping, Software zur Datenvisualisierung, Tableau-Software, Dashboard, Unstrukturierte Daten

    ★ 4.5 (2949) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • I

    IBM

    Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung

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

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

  • D

    DeepLearning.AI

    Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Datenvorverarbeitung, Faltungsneuronale Netzwerke, Vorverarbeitung von Daten, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Prädiktive Modellierung, Vorhersage, Tensorflow

    ★ 4.7 (5162) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • I

    Imperial College London

    Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

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

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

  • M

    Microsoft

    Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung

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

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

  • 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

    KI für medizinische Diagnosen

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

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

1…171819…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
  • Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen: DeepLearning.AI
  • Faltungsneuronale Netze: DeepLearning.AI
  • Mathematics for Machine Learning: Imperial College London
  • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Data Mining: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Generative KI und LLMs: Architektur und Datenaufbereitung: IBM
  • Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen: DeepLearning.AI
  • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
  • Microsoft Azure AI Grundlagen AI-900 Prüfungsvorbereitung: Microsoft

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