Die besten Deep-Learning-Online-Kurse und -Zertifizierungen im Jahr 2022 [für Studenten und Berufstätige]

Die Deep-Learning-Technologie ist kürzlich als heißer Trendbereich im Bereich des maschinellen Lernens aufgetaucht. Seine schnell wachsende Popularität ist hauptsächlich auf das enorme ungenutzte Potenzial für reale Anwendungen zurückzuführen. Obwohl wir jetzt viele fortschrittliche Deep-Learning-Anwendungen wie autonome Autos, Empfehlungsmaschinen und intelligente virtuelle Assistenten haben, sehen wir nur die Spitze des Eisbergs.

Was ist Deep Learning?

Deep Learning ist ein fortschrittlicher Zweig des maschinellen Lernens, der darauf abzielt, das Verarbeitungsmuster des biologischen Gehirns zu imitieren, um aussagekräftige Erkenntnisse für die datengesteuerte Entscheidungsfindung zu gewinnen. Die Deep-Learning-Technologie nutzt die Leistungsfähigkeit künstlicher neuronaler Netze (KNNs), um die Datenverarbeitungsfähigkeit des biologischen Gehirns nachzuahmen.

Neuronale Netze können mit minimaler oder gar keiner menschlichen Überwachung aus unstrukturierten und unbeschrifteten Daten lernen. Ein KNN umfasst mehrere Schichten, die in einer hierarchischen Struktur angeordnet sind. Wenn Informationen die erste Ebene in der Hierarchie passieren, wandeln sie die Daten in etwas komplexere Daten um und geben sie an die nächste Ebene weiter. Dieser Prozess wird fortgesetzt, bis die Daten die letzte Schicht erreichen, um die gewünschte Ausgabe zu liefern.

Die Deep-Learning-Technologie wird für die Objekterkennung, Spracherkennung, maschinelle Übersetzung, Gesichtserkennung, Krankheitserkennungssysteme und vieles mehr verwendet. Heute wird Deep Learning im Einzelhandel, in der Fertigung, im Gesundheitswesen, in der Landwirtschaft, im Gastgewerbe, in der Cybersicherheit und in der Energiebranche eingesetzt, um nur einige zu nennen.

Mit der Ausweitung und Diversifizierung der Branchenanwendung für Deep Learning wird auch die Nachfrage nach qualifizierten und qualifizierten Deep-Learning-Experten zunehmen. Wenn Sie eine Karriere in Data Science anstreben, kann der Erwerb von Deep-Learning-Fähigkeiten ein echter Wendepunkt in Ihrer Karriere sein. Der beste Weg, Ihre Deep-Learning-Reise zu beginnen, ist die Anmeldung zu Deep-Learning-Kursen.

Lesen Sie bis zum Ende weiter, um die besten Deep-Learning-Kurse zu finden, die Ihre Zeit und Ihr Geld wert sind!

Die besten Deep-Learning-Kurse

Hier ist eine Liste der besten Online-Deep-Learning-Kurse, die von den Besten im Spiel angeboten werden:

1. Google

Google war aktiv an der Verfolgung von Technologien für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning beteiligt. Google hat schon immer aktiv zum Wachstum der Data Science-Community beigetragen, von der Entwicklung innovativer Produkte bis hin zur Bereitstellung relevanter Kurse zu diesen neuen Technologien.

Google bietet eine ganze Reihe von KI/ML-Lernressourcen und -Programmen für Data-Science-Anwärter an. Im Wesentlichen ist Learn with Google AI eine Informationsdrehscheibe für alle, die mehr über die Kernkonzepte von ML und Deep Learning erfahren und ihre praktischen technologischen Fähigkeiten verbessern möchten.

ML-Crashkurs

Dieser kostenlose Online-ML-Kurs wurde ursprünglich als Teil eines zweitägigen Bootcamps für Google-Mitarbeiter konzipiert. Der 15-stündige Kurs konzentriert sich darauf, Lernende in grundlegende Konzepte von ML einzuführen. Es umfasst mehr als 25 Lektionen, über 30 Übungen, interaktive Visualisierungen und Fallstudien aus der realen Welt, damit Sie Machine Learning und Deep Learning besser verstehen.

Maschinelles Lernen und künstliche Intelligenz

In diesem Schulungsprogramm erfahren Sie, wie Sie die neuesten Entwicklungen in ML und KI nutzen können, um Innovationen zu fördern. Sie können Google Cloud-Tools wie BigQuery, Cloud Speech API, Datalab und TensorFlow erkunden und damit arbeiten. Außerdem erfahren Sie, wie Sie diese Tools in APIs für maschinelles Lernen wie Cloud Vision integrieren.

Abgesehen davon umfasst der Kurs andere relevante Module wie ML in Google Cloud, Automate Interactions with Contact Center AI und Explore ML-Modelle mit Explainable AI.

2. LinkedIn

Überraschenderweise verfügt LinkedIn über einen riesigen Pool an Lernressourcen zu KI, ML und Deep Learning. Diese Kurse können zwischen 10 Minuten und 16 Stunden dauern, bieten fundiertes Wissen zu bestimmten Themen und helfen Data-Science-Enthusiasten dabei, Nischenfähigkeiten zu erwerben.

Angewandtes maschinelles Lernen: Grundlagen

Dies ist der erste Teil des Applied ML-Kurses von LinkedIn, der in fünf Module unterteilt ist – Einführung, ML-Grundlagen, explorative Datenanalyse und Datenbereinigung, Erfolgsmessung, Optimierung eines Modells und End-to-End-Pipeline.

Die Studierenden erwerben nicht nur fundierte Kenntnisse über ML, sondern lernen auch den Unterschied zwischen KI-, ML- und Deep-Learning-Technologien kennen. Somit deckt der Kurs die wesentlichen Grundlagen von ML ab, von den Kernkonzepten bis hin zur Verwendung der richtigen ML-Tools und Algorithmen zum Erstellen einer Pipeline für die ML-Modellentwicklung.

Erweitern Sie Ihre Fähigkeiten in Deep Learning und neuronalen Netzen

In diesem LinkedIn-Kurs lernen Sie in 17 Stunden alles über ML- und Deep-Learning-Konzepte, Tools und deren Anwendungen! Der Kurs besteht aus neun Modulen: Erstellen von Deep-Learning-Anwendungen mit Keras 2.0, Deep Learning:

Gesichtserkennung, Deep Learning: Bilderkennung, Erstellen und Bereitstellen von Deep-Learning-Anwendungen mit TensorFlow, Neural Networks und Convolutional Neural Networks Essential Training, Lernen von TensorFlow mit JavaScript, Beschleunigen von TensorFlow mit der Google Machine Learning Engine, Einführung in AWS DeepLens, NLP mit Python für Grundlagen des maschinellen Lernens. Wie ersichtlich, werden Sie in diesem Kurs in mehreren Aspekten von ML und Deep Learning geschult, und am Ende sind Sie bereit, herausfordernde Rollen in der Datenwissenschaft zu übernehmen.

3.Microsoft

Wie Google investiert Microsoft stark in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen. Es zielt darauf ab, Organisationen, Fachleute und Studenten zu stärken, indem es KI-Wissen demokratisiert, indem es eine Vielzahl interaktiver Kurse zu KI, ML und Deep Learning anbietet.

Microsoft KI-Klassenzimmer

Microsoft ist eine Partnerschaft mit NASSCOM FutureSkills eingegangen, um ein einzigartiges Lernerlebnis zu schaffen und bereitzustellen – die AI Classroom-Reihe. Die Unterrichtsreihe umfasst drei Module, die die Grundlagen von KI, maschinellem Lernen und Deep Learning abdecken. Ziel ist es, Data-Science-Anwärter darin zu schulen, ihr Domänenwissen durch einfach zu konsumierende Module, simulative Demos und praktische Aufgaben und Workshops zu meistern.

Die Studierenden entwickeln nach Abschluss des Kurses ein tiefes Verständnis für verschiedene kognitive Werkzeuge und deren Verwendung, um intelligente Lösungen zu entwickeln.

Microsoft Professional-Programm für KI

Dieser Microsoft-Kurs konzentriert sich auf KI und richtet sich an Data-Science-Experten, die ihre KI-Kenntnisse und -Fähigkeiten erweitern möchten. Studenten, die an einem Einstieg in den KI-Bereich interessiert sind, können diesen Kurs ebenfalls belegen.

Es umfasst zehn Kurse zu Grundlagen wie Mathematik, Statistik, Datenanalyse, Computer Vision, Python, Azure ML, Spracherkennung, Deep Learning und NLP. Die Kurse erfordern zwischen 8 und 16 Stunden Lernzeit.

4. Amazonas

Nach dem Start von Amazon Web Services startete der E-Commerce-Riese zwei Kurse zu ML und Deep Learning, um Data-Science-Enthusiasten und Experten zu schulen und ihnen beizubringen, wie sie das Potenzial von Amazon Web Services nutzen können.

Einführung in ML

Dieser kostenlose Amazon-Kurs eignet sich am besten für IT-Entwickler, Architekten und Entscheidungsträger, die sich mit den Grundlagen von AWS auskennen. In 40 Minuten bietet der Kurs einen detaillierten Überblick über maschinelles Lernen, erklärt alle relevanten Terminologien, erläutert einen Anwendungsfall und lehrt, wie KI- und ML-Lösungen in Geschäftsstrategien oder Produktentwicklungsprozesse integriert werden können.

Deep Learning auf AWS

Dieser Amazon-Kurs ist ein eintägiges Programm für Kandidaten, die sich eingehende Kenntnisse über die Arbeitsweise von AWS aneignen möchten. Es handelt sich um einen von einem Kursleiter geleiteten Schulungskurs, der Ihnen beibringt, wie Sie AWS-Lösungen für Deep Learning nutzen können. So lernen Sie, wie Sie Deep-Learning-Modelle in der Cloud mit Amazon EC2-basiertem Deep Learning, Amazon Machine Image (AMI) und dem MXNet-Framework ausführen. Außerdem lernen Sie etwas über Bilderkennung, Spracherkennung und Sprachübersetzung.

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5. upGrad

upGrad ist bestrebt, der Pionier des Online-Lernens in Indien zu sein, indem es hochmoderne Kurse zu den angesagtesten Themen der Branche anbietet, darunter Datenwissenschaft, maschinelles Lernen, künstliche Intelligenz, Blockchain und vieles mehr.

PG-Zertifizierung in Machine Learning und Deep Learning

Dieser 6-monatige Kurs richtet sich an Berufstätige. Dieser Kurs umfasst über 240 Lernstunden und umfasst fünf Module – Data Science Tool Kit, Statistics and Exploratory Data Analytics, Machine Learning, Machine Learning II und Deep Learning. Neben der Vermittlung theoretischer Konzepte arbeiten die Lernenden auch an verschiedenen Industrieprojekten, Fallstudien und Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses erhalten die Studierenden Vermittlungsunterstützung.

PG-Zertifizierung in maschinellem Lernen und NLP

In diesem 6-monatigen Kurs lernen Sie nicht nur alle Grundlagen des maschinellen Lernens und der Verarbeitung natürlicher Sprache, sondern arbeiten auch mit Tools wie Python, Pandas, Numpy, NLTK, MySQL und Excel. Das Programm umfasst mehr als fünf Industrieprojekte und Fallstudien. Die Schüler erhalten engagierte Betreuung und Vermittlungsunterstützung von erfahrenen Ausbildern des IIIT-Bangalore.

Master of Science in Maschinellem Lernen und Künstlicher Intelligenz

Dieser upGrad-Kurs wird in Zusammenarbeit mit dem IIT-Madras und der Liverpool John Moores University durchgeführt. In 18 Monaten wird das Programm Bereiche wie die Verarbeitung von Big Data mit Spark, die Bereitstellung von ML-Modellen, überwachtes und nicht überwachtes ML und Predictive Analytics abdecken.

Die Tool-Suite umfasst Python, TensorFlow, MySQL, Hadoop, Hive, Spark und AWS. Die Studenten arbeiten an über 25 Fallstudien, Aufgaben, Workshops und einem vierwöchigen Industrie-Capstone-Projekt.

Fazit

Wenn Sie sich für einen beruflichen Übergang weiterbilden möchten oder einfach daran interessiert sind, Data Science-Kenntnisse und -Fähigkeiten zu erwerben, sind dies die Kurse, die Sie in Betracht ziehen sollten!

Wir hoffen, das hilft!