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.

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Modell Ausbildung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Logistische Regression, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Angewandtes maschinelles Lernen, Vorverarbeitung von Daten, Methoden des maschinellen Lernens, Bewertung des Modells, Bildanalyse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tiefes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Modell-Einsatz, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenvorverarbeitung, Modellevaluation, Künstliche neuronale Netze
★ 4.5 (96) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Generative adversarische Netze (GANs), Feinabstimmung, Faltungsneuronale Netzwerke, Transfer Learning, Künstliche Intelligenz, Faltungsneuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Lernen übertragen, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Computer Vision, Methoden des maschinellen Lernens, Generative Modellarchitekturen, Bildanalyse, Reinforcement Learning, Tiefes Lernen, Autokodierer, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Generative KI, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze
★ 4.6 (299) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

New York Institute of Finance
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Angewandtes maschinelles Lernen, Markov-Modell, Software für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Reinforcement Learning, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Finanzieller Handel, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellevaluation, Portfolio-Verwaltung, Künstliche neuronale Netze
★ 3.4 (251) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Deskriptive Statistik, Regressionsanalyse, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Angewandtes maschinelles Lernen, Prädiktive Analytik, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Kollaborative Software, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Überwachtes Lernen, Text Mining, Präsentation der Daten, Explorative Datenanalyse, Statistische Analyse, Technische Kommunikation, Künstliche neuronale Netze
★ 4.7 (207) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Netzarchitektur, Überwachtes Lernen, Algorithmen, Tiefes Lernen, Reinforcement Learning, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Lineare Algebra, Feature Technik, Pseudocode, Technische Merkmale, Künstliche neuronale Netze
★ 4.8 (848) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Personalisierung, Google Cloud-Plattform, Tiefes Lernen, Reinforcement Learning, Einbettungen, Künstliche neuronale Netze
★ 4.5 (484) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Peking University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Language Interpretation, Translation, and Studies, Natural Language Processing, Quality Assurance, Language Competency, Multilingualism, Information Technology, Vocabulary
★ 4.6 (83) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Fractal Analytics
Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Responsible AI, Generative AI, Generative Model Architectures, Code Review, Data Ethics, AI Workflows, AI literacy, Artificial Intelligence, Object Oriented Programming (OOP), Software Technical Review, Risking, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Data Preprocessing, AI powered creativity, Debugging, Problem Solving, Critical Thinking, Data Analysis
★ 4.6 (232) · Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Schätzung, Graphentheorie, Virtuelle Realität, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Algorithmen für maschinelles Lernen, Visualisierung (Computergrafik), Mathematische Modellierung, Computer Vision, Algorithmen, Bildanalyse, Farbenlehre, Fotografie, Computergrafik, Automatisierungstechnik, 3D-Modellierung, Medizinische Bildgebung, Bildqualität, Elektronische Komponenten, Künstliche neuronale Netze
★ 4.7 (240) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Datenqualität, Künstliche Intelligenz, Angewandtes maschinelles Lernen, Verantwortungsvolle AI, Computer Vision, Umwandlung von Unternehmen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Qualität der Daten, Google Cloud-Plattform, Cloud-API, Daten-Ethik, KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Digitale Transformation
★ 4.8 (115) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Duke University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Microsoft Azure, Künstliche Intelligenz, Computer Vision, Kontinuierliche Lieferung, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Google Cloud-Plattform, Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-API, Flask (Web-Framework), Cloud-Entwicklung, AI-Arbeitsabläufe, Cloud-Anwendungen, Modell-Einsatz, Softwaretechnik, Cloud-Technik, Cloud-Bereitstellung, Software-Entwicklung
★ 4.5 (92) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Gesundheitsinformatik, Faltungsneuronale Netze, Große Daten, Algorithmen für maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Überwachtes Lernen, Tiefes Lernen, Bildanalyse, Bewertung des Modells, Generative Modellarchitekturen, Gesundheitspflege, Generative KI, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Modell-Einsatz, Einbettungen, Autokodierer, Modellevaluation, Auto-Kodierer, Künstliche neuronale Netze
★ 3.3 (50) · Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate