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    • Deep Learning

    Deep Learning-Kurse Online

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    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      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, Image Analysis, Data Manipulation, Tensorflow, Verification And Validation, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Processing, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Artificial Intelligence, Scientific Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3777 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Unüberwachtes Lernen, Prädiktive Modellierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Überwachtes Lernen, NumPy, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Datenethik, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Jupyter, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 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, Keras (Neural Network Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, Computervision

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1838 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Deep Learning mit PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Vorhersage, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Text Mining, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision, Datenverarbeitung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      25.247 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: Computer Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Generative KI, Überwachtes Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Dimensionalitätsreduktion, Tensorflow, Computervision, Bayessche Statistik, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Jupyter, Verarbeitung natürlicher Sprache, Bildanalyse, Daten-Pipelines, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      MathWorks

      Deep Learning for Computer Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Anomaly Detection, Image Analysis, Matlab, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Application Deployment, PyTorch (Machine Learning Library), Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Predictive Modeling, Data Synthesis, Performance Tuning, Classification And Regression Tree (CART), Data Analysis, Data Processing, Medical Imaging

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verifizierung und Validierung, Datenmanipulation, Unüberwachtes Lernen, Schnelles Engineering, Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Generative AI-Agenten, Jupyter, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Feature Technik, Modellierung großer Sprachen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Deep Learning und Reinforcement Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Generative KI, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Dimensionalitätsreduktion, Deep Learning, Reinforcement Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen für maschinelles Lernen, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1234…436

    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
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Deep Learning: Illinois Tech
    • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
    • Deep Learning mit PyTorch: IBM
    • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
    • TensorFlow 2 für Deep Learning: Imperial College London
    • Deep Learning for Computer Vision: MathWorks

    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.

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