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Kurse zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)

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.


Beliebte Kurse & Zertifikate für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP)


  • G

    Google Cloud

    Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Pipelines, Deep Learning, Model Deployment, Model Training, Machine Learning Methods, Embeddings, Cloud Computing, Feature Engineering, Model Optimization, Cloud Deployment, Data Processing, Artificial Neural Networks, Data Import/Export, Unstructured Data, Data Transformation

    ★ 4.6 (23) · Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Pearson

    Programming Generative AI: Unit 2

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Large Language Modeling, Generative Model Architectures, Image Analysis, Autoencoders, Hugging Face, Embeddings, Computer Vision, Convolutional Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), LLM Application, Natural Language Processing, Image Quality, Model Training

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • U

    University of Washington

    머신 러닝 기초: 사례 연구 접근 방식

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, AI Personalization, Machine Learning Algorithms, Deep Learning, Jupyter, Supervised Learning, Model Training, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Classification Algorithms, Image Analysis, Unsupervised Learning, Text Mining, Python Programming, Data Mining, Artificial Neural Networks

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • P

    Packt

    Decoding Large Language Models

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, LLM Application, Fine-tuning, Model Deployment, Model Training, Transfer Learning, Generative Model Architectures, Prompt Engineering, Model Optimization, Generative AI, Model Evaluation, Deep Learning, Natural Language Processing, Recurrent Neural Networks (RNNs), AI Security, Responsible AI, Scalability, Machine Learning

    Fortgeschritten · Kurs · 3–6 Monate

  • P

    Packt

    Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Lineare Algebra, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Modell-Optimierung, Tensorflow, Modell Ausbildung, Maschinelles Lernen, Faltungsneuronale Netzwerke, Netzarchitektur

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • E

    EDUCBA

    KI mit Python: ML-Modelle anwenden & implementieren

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Dimensionalitätsreduktion, Modell-Optimierung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Vorverarbeitung von Daten, Angewandtes maschinelles Lernen, Tensorflow, Maschinelles Lernen, Präsentation der Daten, Methoden des maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Bereinigung von Daten, Jupyter, Python-Programmierung, Rmarkdown, Modellevaluation, Datenvorverarbeitung

    ★ 4.6 (13) · Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

  • N

    Northeastern University

    Generative AI: Grundlagen und Konzepte

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Künstliche neuronale Netze, Tiefes Lernen, Faltungsneuronale Netze, Generative KI, Modell-Optimierung, Schätzung, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Modell Ausbildung, Methoden des maschinellen Lernens, Angewandte Mathematik, Bayessches Netz, Netzarchitektur, Generative Modellarchitekturen, Faltungsneuronale Netzwerke, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Modellevaluation

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    컨볼루션 신경망

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Deep Learning, Transfer Learning, Applied Machine Learning, Fine-tuning, Classification Algorithms, Network Architecture, Embeddings, Model Training

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • C

    Coursera

    TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Tensorflow, Model Evaluation, Data Preprocessing, Image Analysis, Model Training, Artificial Neural Networks, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Data Processing, Network Model, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Computer Vision, Deep Learning

    Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

  • D

    DeepLearning.AI

    Modèles de séquence

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Natural Language Processing, Deep Learning, Applied Machine Learning, Algorithms

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • D

    DeepLearning.AI

    Réseaux neuronaux convolutifs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Convolutional Neural Networks, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Transfer Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Fine-tuning, Model Training, Network Architecture

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • S

    Simplilearn

    Deep Learning Frameworks und neuronale Netze vereinfacht

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Faltungsneuronale Netze, Künstliche Intelligenz, Modell Ausbildung, Tensorflow, Vorverarbeitung von Daten, Anwendungs-Rahmenwerke, Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Einsatz, Datenvorverarbeitung

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

1…495051…62

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten nlp Kurse

  • Intro to TensorFlow em Português Brasileiro: Google Cloud
  • Programming Generative AI: Unit 2: Pearson
  • 머신 러닝 기초: 사례 연구 접근 방식: University of Washington
  • Decoding Large Language Models: Packt
  • Grundlagen des Deep Learning und neuronaler Netze: Packt
  • KI mit Python: ML-Modelle anwenden & implementieren: EDUCBA
  • Generative AI: Grundlagen und Konzepte: Northeastern University
  • 컨볼루션 신경망: DeepLearning.AI
  • TensorFlow for Beginners: Basic Binary Image Classification: Coursera
  • Modèles de séquence: DeepLearning.AI

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Computerprogramm (21)
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Web (19)
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Problemlösung (14)
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Kubernetes (10)
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