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    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      Edureka

      Practical Deep Learning with Python

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Schlüsseltechnologien für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Infrastructure as a Service (IaaS), Datenanalyse, Datenethik, Aufkommende Technologien, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Datenkompetenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Big Data, Cloud Computing Architektur, Cloud-Speicher, Cloud-Sicherheit, Cloud-Plattformen, Cloud-Dienste, OpenAI, Software als Dienstleistung, Data-Mining, Datenverarbeitung, Cloud Computing

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Fortgeschrittene Lernalgorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Lernen mit Entscheidungsbäumen, Random Forest Algorithmus, Leistungsoptimierung, Deep Learning, Tensorflow, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      7874 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Infinitesimalrechnung, Numerische Analyse, Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Derivate, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Modellierung, Deep Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced Machine Learning and Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Shiny (R Package), Applied Machine Learning, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Tensorflow, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Regression Analysis, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Interactive Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Data Processing

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Fortgeschrittene Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Netzwerkanalyse, Generative KI, Python-Programmierung, Software für maschinelles Lernen, Gesundheitsinformatik, Daten-Synthese, Bildanalyse, Graphentheorie, Verarbeitung natürlicher Sprache, Methoden des Maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning

      3,4
      Bewertung, 3,4 von 5 Sternen
      ·
      13 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Einführung in maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Computervision, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Medizinische Bildgebung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3726 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Künstliche Intelligenz, Python-Programmierung, Datenmanipulation, Dimensionalitätsreduktion, NumPy, Lineare Algebra, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Methoden des Maschinellen Lernens, Jupyter

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      2011 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Text Mining, PyTorch (Machine Learning Library), Data Processing, Performance Tuning, Deep Learning, Natural Language Processing

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Advanced Machine Learning on Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Image Analysis, Hybrid Cloud Computing, Applied Machine Learning, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Distributed Computing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1513 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Das A und O des maschinellen Lernens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Datenethik, Datenanalyse, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Erweiterte Analytik, Statistisches maschinelles Lernen, Feature Technik, Leistungsoptimierung, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Alberta

      Grundlagen des Reinforcement Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Algorithmen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Markov-Modell, Wahrscheinlichkeitsverteilung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      2851 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…678…440

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

    • Practical Deep Learning with Python: Edureka
    • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
    • Fortgeschrittene Lernalgorithmen: DeepLearning.AI
    • Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Advanced Machine Learning and Deep Learning: Packt
    • Fortgeschrittene Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Einführung in maschinelles Lernen: Duke University
    • Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft: DeepLearning.AI
    • Sentiment Analysis with Deep Learning using BERT: Coursera Project Network
    • Advanced Machine Learning on Google Cloud: Google Cloud

    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. ‎

    Eine Vertrautheit mit den Möglichkeiten und dem Entwicklungsprozess für Deep Learning Anwendungen kann in einer wachsenden Zahl von Berufen von Vorteil sein. So wird beispielsweise der Einsatz von Deep Learning im Gesundheitswesen für die automatische Lektüre von Radiologiebildern sowie für die Suche nach Mustern in Genen und pharmazeutischen Interaktionen erforscht, die bei der Entdeckung neuer Arten von Medikamenten helfen können. In vielen Bereichen kann selbst ein grundlegendes Verständnis von Deep Learning Fachleuten helfen, neue potenzielle Anwendungen dieser leistungsstarken Technologie zu erkennen.

    Diejenigen, die über ein tieferes Fachwissen auf dem Gebiet des Deep Learning verfügen, können Computerforscher auf diesem Gebiet werden, die für die Entwicklung neuer Algorithmen und die Suche nach neuen Anwendungen für diese Techniken verantwortlich sind. Angesichts des breiten Anwendungsspektrums von Deep Learning sind Informatiker in diesem Bereich sehr gefragt, sowohl bei Privatunternehmen als auch bei Regierungsbehörden und Forschungsuniversitäten. Nach Angaben des Bureau of Labor Statistics verdienen Informatiker im Jahr 2019 ein durchschnittliches Jahresgehalt von 122.840 Dollar, und es wird erwartet, dass diese Jobs viel schneller wachsen als der Durchschnitt. ‎

    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. ‎

    Deep Learning könnte das Richtige für Sie sein, wenn Sie in die KI einsteigen wollen. Die Spezialisierung kann für Sie von Vorteil sein, wenn Sie ein Forscher oder Praktiker im Bereich des maschinellen Lernens sind, der die nächste Generation des maschinellen Lernens erlernen möchte und praktische Fähigkeiten im beliebten Deep Learning Framework TensorFlow entwickeln möchte. Deep Learning ist eine der begehrtesten Fähigkeiten in der Technologiebranche, und wenn Sie sie beherrschen, eröffnen sich Ihnen viele Möglichkeiten im Bereich der KI. Sie können auch davon profitieren, wenn Sie lernen wollen, wie man neuronale Netze aufbaut und wie man erfolgreiche maschinelle Lernprojekte leitet, und wenn Sie eine Leidenschaft dafür haben, etwas über Faltungsnetze, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He-Initialisierung zu lernen und wie man Konzepte in Python und TensorFlow beherrscht. ‎

    Der Online-Kurs Deep Learning bietet eine bequeme und formative Bewertungsmöglichkeit, um Ihr Wissen zu erweitern oder neue Fähigkeiten zu erlernen Deep Learning. Wählen Sie aus einem breiten Angebot an Deep Learning-Kursen, die von Top-Universitäten und Branchenführern angeboten werden und auf verschiedene Qualifikationsstufen zugeschnitten sind. ‎

    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.‎

    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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
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    150 Kurse

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