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.

LearnQuest
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenwissenschaft, Microsoft Azure, Prozessgesteuerte Entwicklung, Maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Vision, Algorithmen für maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Anwendungsprogrammierschnittstelle (API), Bildanalyse, Modell-Einsatz
★ 4.4 (978) · Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Deep Teaching Solutions
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, ChatGPT, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Ideenfindung, Schnelles Engineering, Künstliche neuronale Netze, Lernstrategien, Neugierde, Kritisches Denken, Kreativität, Kreatives Denken, Konstruktives Feedback, Multimodale Aufforderungen, AI-Personalisierung, Bildanalyse
★ 4.8 (555) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

New York University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Logistische Regression, Regressionsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Statistische Methoden, Jupyter, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Bewertung des Modells, Statistisches maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Reinforcement Learning, Statistische Modellierung
★ 3.8 (681) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Alberta
Kompetenzen, die Sie erwerben: Modell Ausbildung, Lineare Algebra, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Pseudocode, Tiefes Lernen, Algorithmen, Überwachtes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Reinforcement Learning, Technische Merkmale, Netzarchitektur
★ 4.8 (848) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate
University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Generative adversarische Netze (GANs), Recht, Künstliche Intelligenz, Regressionsanalyse, Generative KI, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Methoden des maschinellen Lernens, Verantwortungsvolle AI, Generative Modellarchitekturen, Daten-Ethik, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), KI-Produktstrategie, AI-Förderung
★ 4.5 (67) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Künstliche Intelligenz, Text Mining, Faltungsneuronale Netzwerke, Verarbeitung natürlicher Sprache, Unstrukturierte Daten, Modellevaluation, Faltungsneuronale Netze, Milderung, Verantwortungsvolle AI, Computer Vision, Analyse räumlicher Daten, Wiederherstellung im Katastrophenfall, Daten-Ethik, Bewertung des Modells, Angewandtes maschinelles Lernen, Entwicklung der Gemeinschaft, Bildanalyse, Notfallmaßnahmen
★ 4.7 (321) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenzugang, Verarbeitung natürlicher Sprache, Data Mining, Bewertung des Programms, Software und Technologie für das Bildungswesen, Analytik, Daten-Ethik, Lernmanagement-Systeme, Digitale Pädagogik
★ 4.7 (325) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Spieltheorie, Problemlösung, Künstliche Intelligenz, Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Entscheidungsintelligenz, Logisches Denken, Theoretische Informatik, Algorithmen, Computational Thinking, Menschliche Entwicklung, Faltungsneuronale Netze, Computer Vision, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Behaviorale Ökonomie, Agentische Systeme, Psychologie, Analyse, Bildanalyse
★ 4.4 (370) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

UNSW Sydney (The University of New South Wales)
Kompetenzen, die Sie erwerben: Dimensionalitätsreduktion, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Klassifizierungsalgorithmen, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildqualität, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Technische Merkmale, Geografische Informationen und Technologie, Bildanalyse
★ 4.7 (183) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

University of Michigan
Kompetenzen, die Sie erwerben: Vermögensverwaltung, Investment Management, Finanzielle Analyse, Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Investitionen, Große Daten, Künstliche neuronale Netze, Portfolio-Verwaltung, Maschinelles Lernen, Finanzen, Finanzdienstleistungen, FinTech, Finanzmarkt, Investitionsmanagement, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Finanzieller Handel, Marktdaten
★ 4.7 (422) · Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Text Mining, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenqualität, Unstrukturierte Daten, Feature Technik, Modellevaluation, Datenanalyse, Erweiterte Analytik, Vorhersage, Datengestützte Entscheidungsfindung, Statistische Analyse, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Prädiktive Modellierung, Erkennung von Anomalien, Bewertung des Modells, Prädiktive Analytik, Qualität der Daten, AI-Arbeitsabläufe, Technische Merkmale
★ 4.7 (58) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate