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.

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feinabstimmung, Modell Ausbildung, Transfer Learning, Tiefes Lernen, Einbettungen, Netzarchitektur, Tensorflow, Datenvorverarbeitung, Lernen übertragen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze, Künstliche neuronale Netze, Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen
★ 4.9 (42.581) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Johns Hopkins University
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

Illinois Tech
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

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

University of Pennsylvania
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

Dartmouth College
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

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
University of Washington
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

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

Sungkyunkwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, Deep Learning, Machine Learning
★ 4.4 (40) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

Pearson
Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Tensorflow, Generative AI, Model Training, Model Optimization, Machine Learning Algorithms, Network Performance Management, Network Architecture
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen