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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Computervision, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Maschinelles Lernen, Deep Learning, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Fehlersuche, Generative KI, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Leistungsoptimierung

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    146.637 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    Neuronale Netze und Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Lineare Algebra, Überwachtes Lernen, Infinitesimalrechnung

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    123.443 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    I

    IBM

    IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Generative AI, Tensorflow, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Artificial Intelligence, Machine Learning, Regression Analysis, Network Architecture, Network Model, Predictive Modeling, Natural Language Processing, Probability & Statistics

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    4042 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Netzwerk Architektur, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Regressionsanalyse, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Netzwerk-Modell

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    2002 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    Status: KI-Fähigkeiten
    KI-Fähigkeiten
    D

    DeepLearning.AI

    PyTorch for Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Data Quality, Generative AI, Deep Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Software Visualization, Computer Vision, Dimensionality Reduction, Natural Language Processing, Machine Learning

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Pearson

    Learning Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Deep Learning, Prompt Engineering, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, LLM Application, Computer Vision, Responsible AI, Natural Language Processing, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Multimodal Prompts, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Application Deployment, Time Series Analysis and Forecasting

    Mittel · Spezialisierung · 1–4 Wochen

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  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Tensorflow, NumPy, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Verantwortungsvolle KI, Datenethik, Feature Technik, Prädiktive Modellierung, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Angewandtes maschinelles Lernen, Jupyter, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen

    4,9
    Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
    ·
    36.650 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Deep Learning mit PyTorch

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Computervision, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen

    4,4
    Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
    ·
    69 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Illinois Tech

    Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Network Architecture, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning, Performance Tuning

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,5
    Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
    ·
    26 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    DeepLearning.AI

    DeepLearning.AI Mathematik für ML und Datenwissenschaft

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Deskriptive Statistik, A/B-Tests, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Hypothesentests, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Maschinelles Lernen, Statistische Analyse, Bayessche Statistik, Mathematische Modellierung, Lineare Algebra, Angewandte Mathematik, Wahrscheinlichkeit, Numerische Analyse, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Methoden des Maschinellen Lernens, Stichproben (Statistik), Statistische Inferenz, Infinitesimalrechnung, Datenumwandlung

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    2966 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    IBM AI Engineering mit Python, PyTorch & TensorFlow

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, LLM-Bewerbung, Computervision, Apache Spark, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Datenverarbeitung, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Generative AI-Agenten, Generative KI, Schnelles Engineering, Reinforcement Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Bildanalyse, PySpark, Überwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    21.247 Bewertungen

    Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Imperial College London

    TensorFlow 2 für Deep Learning

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten-Pipelines, Computer Programmierung, Computervision, Datenüberprüfung, Tensorflow, Programm-Entwicklung, Deep Learning, Bayessche Statistik, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Generative Modellarchitekturen, Methoden des Maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenverarbeitung

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    716 Bewertungen

    Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

1234…531

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

  • Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
  • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
  • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
  • PyTorch for Deep Learning: DeepLearning.AI
  • Learning Deep Learning: Pearson
  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
  • Deep Learning mit PyTorch: IBM
  • Deep Learning: Illinois Tech
  • DeepLearning.AI Mathematik für ML und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI

Fähigkeiten, die Sie bei Machine Learning erlernen können

Python-Programmierung (33)
TensorFlow (32)
Deep Learning (30)
Künstliches Neuronales Netz (24)
Big Data (18)
Statistische Klassifikation (17)
Verstärkungslernen (13)
Algebra (10)
Bayes (10)
Lineare Algebra (10)
Lineare Regression (9)
Numpy (9)

Häufig gestellte Fragen zum Thema Deep Learning

Deep Learning ist eine leistungsstarke Anwendung von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML), die biologischen Systemen der Informationsverarbeitung nachempfunden sind und als künstliches neuronales Netz (ANN) bezeichnet werden. maschinelles Lernen ist eine Technik der künstlichen Intelligenz (KI), die es Computern ermöglicht, ohne explizite Programmierung automatisch aus Daten zu lernen, und Deep Learning nutzt mehrere Schichten miteinander verbundener neuronaler Netze, um anspruchsvollere Erkenntnisse zu gewinnen.

Obwohl dieser Bereich der Informatik noch recht neu ist, wird er bereits in einer wachsenden Zahl wichtiger Anwendungen eingesetzt. Deep Learning eignet sich hervorragend für die automatisierte Bilderkennung, auch bekannt als Computer Vision, die für die Entwicklung präziser Gesichtserkennungssysteme und das sichere Fahren autonomer Fahrzeuge eingesetzt wird. Dieser Ansatz wird auch für die Spracherkennung und die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) verwendet, die es Computern ermöglichen, mit menschlichen Benutzern über Sprachbefehle zu interagieren.

maschinelles Lernen Algorithmen wie die logistische Regression sind der Schlüssel zur Erstellung von Deep Learning Anwendungen, zusammen mit häufig verwendeten Programmiersprachen wie Tensorflow und Python. Diese Programmiersprachen werden im Allgemeinen aufgrund ihrer Flexibilität und relativen Barrierefreiheit für das Lehren und Lernen in diesem Bereich bevorzugt - eine wichtige Priorität angesichts der Relevanz von Deep Learning für ein breites Spektrum von Fachleuten ohne Informatikhintergrund. ‎

Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch Deep Learning. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

Sicherlich - Coursera ist tatsächlich einer der besten Orte, um etwas über Deep Learning zu lernen. Durch die Partnerschaft mit deeplearning.ai und der Stanford University bietet Coursera sowohl Kurse als auch Spezialisierungen an, die von einigen der bahnbrechenden Denker und Pädagogen auf diesem Gebiet unterrichtet werden. Sie können auch über Kurse und Spezialisierung von Branchenführern wie Google Cloud und Intel lernen oder ein Berufszertifikat von IBM erwerben. Begleitetes Projekt bietet auch die Möglichkeit, Fähigkeiten im Bereich Deep Learning durch praktische Tutorien aufzubauen, die von erfahrenen Lehrkräften geleitet werden, so dass Sie mit Vertrauen lernen können. ‎

Zu den Fähigkeiten oder Erfahrungen, die Sie vor dem Studium des Deep Learning haben sollten und die Ihnen helfen können, ein fortgeschrittenes Konzept wie Deep Learning besser zu verstehen, gehören unter anderem Gebärdensprachlektüre, Musikerzeugung und natürliche Sprachverarbeitung (NLP). Wenn Sie über Kenntnisse in Python 3 verfügen und die grundlegenden Konzepte von Algorithmen des allgemeinen maschinellen Lernens und Deep Learning verstehen, verfügen Sie möglicherweise über die notwendigen Fähigkeiten, um diese Spezialisierung zu erlernen. Vielleicht möchten Sie auch etwas über Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik erfahren, um Deep Learning Konzepte zu studieren. Grundlegende Mathematik wie Algebra und Infinitesimalrechnung ist ebenfalls eine wichtige Voraussetzung für Deep Learning, da sie mit maschinellem Lernen und Datenverarbeitung zu tun hat. Wenn Sie bereits in den Bereichen Technik oder künstliche Intelligenz (KI) gearbeitet haben, verfügen Sie vielleicht über die nötige Erfahrung, um Deep Learning zu studieren. ‎

Am besten geeignet für das Studium des Deep Learning ist jemand, der sich mit Statistik, Programmierung, fortgeschrittener Kalkulation, fortgeschrittener Algebra und Technik auskennt. Deep Learning kommt allen zugute, die sich für die Arbeit im Bereich der künstlichen Intelligenz begeistern und die Arten von Deep-Learning-Netzwerken erstellen können, die Maschinen dabei helfen, menschliche Funktionen zu übernehmen. Eine Person, die sich am besten für Deep Learning eignet, hat ein persönliches Interesse daran zu verstehen, wie die Intelligenz aufgebaut ist, um beispielsweise fahrerlose Autos, mobile Geräte, Aktienhandelssysteme und Roboterchirurgiegeräte zu betreiben. Deep Learning kommt jemandem zugute, der mit Systemen wie Computer Vision, Spracherkennung, NLP, Audioerkennung, Bioinformatiksystemen und medizinischer Bildanalyse arbeiten möchte. ‎

Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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