Deep Learning-kurser
Vælg et kursus, der passer til dine mål – fra grundlæggende til avancerede færdigheder inden for deep learning.
5.0
Bedømt efter 3 anmeldelser.
33 LærendeAllerede tilmeldt
Opnåede færdigheder:
AI Transparency AwarenessAI etik grundprincipperActivation Function AnalysisAdversarial Training ConceptsAlgorithm Evaluation and ComparisonAnalyse af retfærdighed og biasAnalyzing GAN Training ChallengesAnomaly detection evaluation Ansvarlige AI-rammeværkAnsvarlighed i AIAnvendelse af RNN til NLP-opgaver (sentimentanalyse)Approximation TheoryAttention Mechanisms TheoryAutoregressive GenerationBayes' SætningBehandling af tidsserier og sekventielle dataBilledbehandling med OpenCVCatastrophic Forgetting AnalysisChain-of-thought promptingClassification Loss AnalysisClassification metrics (Accuracy, Precision, Recall, F1, ROC–AUC) Clustering evaluation (Silhouette, Davies–Bouldin, Calinski–Harabasz) Compression Trade-off ReasoningContinual Learning TheoryCross-validation techniquesData Leakage PreventionDataprivatlivskoncepterDatapræprocesseringDatatransformationDatavaskDiffusion Model TheoryDiffusionsmodellerDimensionality reduction evaluation Document Chunking and IndexingDrift Detection FundamentalsEnd-to-end modeludvikling og evalueringEntropy and CompressionEntropy and Rate–Distortion AnalysisEthical AI PrinciplesEtisk beslutningstagningEvalueringsmetrikker for Generativ AIExplainable AI FundamentalsExpressivity of Neural NetworksFailure Analysis in RAGFailure Mode DiagnosisFeature ScalingFeature engineeringFeature-kodningFeature-selektionFeature-skaleringFew-shot promptingFine-tuning Pre-trained ModelsForståelse af RNN, LSTM og GRUFunktioner & MængderGAN FundamentalsGAN'erGenerativ AIGennemsigtighedsprincipperGeometric InterpretabilityGradient DescentGrundlæggende prompt engineeringGrænser & DifferentiationHyperparametertuningImplementering af rekurrente netværk i PyTorchImplicit Bias in Machine LearningImplicit Regularization in Deep NetworksImputation af manglende værdierIn-Context Learning TheoryInductive BiasInductive Bias ReasoningInformation Bottleneck and MDLInformation Theory BasicsInformation Theory in NLPInformation-Theoretic LossesIntegralerIsolation Forest ImplementationKnowledge Distillation TheoryKnowledge Integration in LLMsKolmogorov–Smirnov TestKonvolutionelle neurale netværkLLM Failure ModesLatent Space GeometryLatent Space ReasoningLayer-wise Representation AnalysisLimits of LLM GeneralizationLinear Algebra for Deep LearningLineære TransformationerLocal Outlier Factor AnalysisLoss Function Selection and ComparisonLow-Rank Matrix IntuitionManifold IntuitionMarkov Chains in Generative ModelingMaskinlæring med scikit-learnMathematical Formulation of GANsMathematical Foundations of AttentionMathematical Foundations of Loss FunctionsMatrixdekompositionMaximum-Margin SolutionsMean-CenteringMinimum-Norm SolutionsModel Scaling ConceptsModel-Based Drift DetectionModelleringstræning og evalueringModeltræning og evalueringMonitoring Model DegradationMulti-Head Attention ConceptsNatural Language HandlingNatural Language ProcessingNeural Network Architecture AnalysisNeural Network Compression TheoryNeural Network TheoryNeurale netværkNormalization (L1, L2, Max)ODE Formulations in Generative ModelsObjektdetekteringsmetoderOne-Class SVM for Novelty DetectionOptimization Constraints in Fine-TuningOptimization in Neural NetworksOutlier Detection FundamentalsPEFT Deployment ReasoningPEFT TheoryParameter Space GeometryPipeline-opbygningPopulation Stability IndexPositional Encoding ConceptsPreprocessing PipelinesPrompt-Based GeneralizationPromptevalueringPromptforfiningPyTorch-grundlæggendePython-datastrukturerQuantization and Pruning MathematicsRAG Evaluation MetricsRAG Pipeline ArchitectureRAG System Design PatternsRegression Loss AnalysisRegression metrics (MSE, RMSE, MAE, R²) Regulatorisk bevidsthedRetrieval-Augmented Generation FundamentalsRisk Minimization TheoryRolle- og kontekstpromptingSampling StrategiesSandsynlighedsfordelingerSandsynlighedsreglerScore MatchingSelf-Attention IntuitionSelf-Attention MechanismSemantic Directions in LLMsSemantic Retrieval ConceptsSerieanalyseStability–Plasticity Trade-OffsStandardizationStatistical Anomaly DetectionStatistical Drift MetricsStatistiske MålStochastic Differential Equations (SDEs)Struktureret outputdesignSubword Tokenization AlgorithmsTensorFlow-grundlæggendeTheoretical Foundations of Zero-Shot GeneralizationTheoretical Limits of LearningTokenization TheoryTrade-off Analysis in Model DesignTransfer Learning FundamentalsTransfer Learning in CVTransfer Learning in NLPTransformer Architecture TheoryTransformer Architecture UnderstandingTransformereUdregning af outliersUnderstanding GAN VariantsUnderstanding Representation CollapseVAE'erVariational Inference & ELBOVector Search TheoryVektorer & MatricerVocabulary OptimizationWhitening and DecorrelationXAI Methods and Concepts
Vis mereTag en kort quiz og kom tættere på dine mål!
80,000
Eleverne har allerede gennemført kurserne med succes og anvender deres færdigheder på arbejdspladsen
92%
Brugere finder vores kurser nyttige
Kurser
Kurser
Udforsk Deep Learning kurser og projekter
4 timer
25 kapitler
5 timer 29 kapitler
2 timer 16 kapitler
3 timer 22 kapitler
4 timer 29 kapitler
4 timer 21 kapitler
3 timer 20 kapitler
1 time 12 kapitler
2 timer 9 kapitler
2 timer 9 kapitler
1 time 12 kapitler
2 timer 12 kapitler
Niveau
Lektionstype
Teknologier
kursus
Introduction to Neural Networks with Python
4 timer 25 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Neural Networks, Model Training and Evaluation, Data Preprocessing, Hyperparameter Tuning, Machine Learning with scikit-learn
kursus
Introduction to NLP with Python
5 timer 29 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Natural Language Processing, Natural Language Handling
kursus
Introduction to TensorFlow
2 timer 16 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: TensorFlow Basics, Neural Networks, Python Data Structures, Data Preprocessing
kursus
Recurrent Neural Networks with Python
3 timer 22 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Understanding RNNs, LSTMs, and GRUs, Implementing recurrent networks in PyTorch, Processing time series and sequential data, Applying RNNs to NLP tasks (sentiment analysis) , End-to-end model development and evaluation
kursus
Computer Vision Essentials with Python
4 timer 29 kapitlerMellemniveau
Opnåede færdigheder: Image Processing with OpenCV, Convolutional Neural Networks, Object Detection Approaches
kursus
Deep Generative Models with Python
4 timer 21 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Generative AI , VAEs , GANs , Transformers , Diffusion Models , Evaluation Metrics for Generative AI
kursus
PyTorch Essentials
3 timer 20 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: PyTorch Basics, Neural Networks, Model Training and Evaluation
kursus
AI Ethics 101
1 time 12 kapitlerBegynder
Opnåede færdigheder: AI Ethics Fundamentals , Ethical Decision-Making , Fairness and Bias Analysis , Transparency Principles , Accountability in AI , Data Privacy Concepts , Responsible AI Frameworks , Regulatory Awareness
kursus
Attention Mechanisms Theory
2 timer 9 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Attention Mechanisms Theory, Neural Network Architecture Analysis, Inductive Bias Reasoning, Model Scaling Concepts, Failure Mode Diagnosis
kursus
Continual Learning and Catastrophic Forgetting
2 timer 9 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Continual Learning Theory, Catastrophic Forgetting Analysis, Optimization in Neural Networks, Stability–Plasticity Trade-Offs, Parameter Space Geometry, Theoretical Limits of Learning
kursus
Data Preprocessing and Feature Engineering with Python
1 time 12 kapitlerBegynder
Opnåede færdigheder: Data Cleaning , Missing Value Imputation , Outlier Detection , Feature Encoding , Feature Scaling , Data Transformation , Feature Engineering , Feature Selection , Pipeline Building
kursus
Diffusion Models and Generative Foundations
2 timer 12 kapitlerAvanceret
Opnåede færdigheder: Diffusion Model Theory, Markov Chains in Generative Modeling, Variational Inference & ELBO, Score Matching, Stochastic Differential Equations (SDEs), ODE Formulations in Generative Models
Codefinity fordele
KI-assisteret læring
Omfavn fascinationen for teknologiske færdigheder! Vores KI-assistent giver feedback i realtid, personlige hints og fejlforklaringer, så du trygt kan lære.
Arbejdsområder
Med arbejdsområder kan du oprette og dele projekter direkte på vores platform. Vi har forberedt skabeloner til din bekvemmelighed
Læringsstier
Tag kontrol over din karriereudvikling og start din rejse mod at mestre den nyeste teknologi
Virkelige projekter
Virkelige projekter løfter din portefølje og viser praktiske færdigheder, der imponerer potentielle arbejdsgivere
Hvorfor Codefinity skiller sig ud
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Codefinity
Videobaserede læringsplatforme
Videomateriale
Downloadbare materialer
Ansete certifikater
Interaktivt læringsmiljø
Fejlrettelse
AI-assistent
Adgang til alt indhold med ét abonnement
KarrieremulighederLær om de mest populære erhverv, gennemsnitslønninger og virksomheder, der aktivt søger specialister inden for dette felt.
Dataforsker
Maskinlæringsingeniør
NLP Ingeniør
AI-Konsulent
Deep Learning Ingeniør
$149k
$197k
$246k
Min
Average
Max
Årlig løn
(Gennemsnit i USA)
Ansættende virksomheder
*Kilde: Glassdoor
Udvalgt af studerende fra de allerbedste skoler
Inkluderer 30 af de 30 allerbedste universiteter i USA.
Deep Learning-kurser: Nøgleinfo og spørgsmål
Introduktion til Deep Learning
Deep Learning er en underkategori af maskinlæring, der fokuserer på neurale netværk med mange lag, hvilket gør det muligt for modeller at lære fra store datamængder. Deep Learning-kurser introducerer typisk begreber som billedgenkendelse, naturlig sprogbehandling (NLP) og generative modeller. Studerende lærer at arbejde med frameworks som TensorFlow og PyTorch og løser opgaver inden for billedsyntese, tekstgenerering og datadrevne beslutningsprocesser. Disse kurser er værdifulde for dem, der ønsker at opbygge ekspertise inden for AI-teknologier.
Fordele ved vores Deep Learning-kurser
Vores Deep Learning-kurser tilbyder omfattende, praktisk træning i de nyeste teknikker og værktøjer, der anvendes i branchen. Du opnår praktisk erfaring med virkelige datasæt, hvilket forbedrer dine problemløsnings- og tekniske færdigheder og forbereder dig til avancerede karrierer inden for teknologi.
Karrieremuligheder efter gennemførelse af Deep Learning-kurser
Dimittender fra vores Deep Learning-kurser kan forfølge karrierer som Data Scientist, Machine Learning Engineer, AI-forsker eller Deep Learning-specialist i brancher fra sundhedssektoren til autonome køretøjer.
Deep Learning-muligheder
Begyndere, der er interesserede i Deep Learning, bør starte med "Introduktion til neurale netværk" for at forstå de grundlæggende begreber og anvendelser, før de går videre til mere komplekse studier.
Certifikatinformation
Når du har gennemført et Deep Learning-kursus hos Codefinity, modtager du et gennemførelsescertifikat, som styrker dit CV og anerkendes af brancheledere som et bevis på dine færdigheder og din læringsindsats.
Hvad er Deep Learning, og hvorfor er det vigtigt?
Deep Learning er en underkategori af maskinlæring, der anvender neurale netværk med tre eller flere lag. Det er vigtigt, fordi det muliggør automatisering af prædiktiv analyse og er en central teknologi i AI, der driver innovationer som autonome køretøjer, ansigtsgenkendelsessystemer og meget mere.
Hvad er fordelene ved at tilmelde sig vores Deep Learning-kurser?
Ved at tilmelde dig vores Deep Learning-kurser får du mulighed for at lære af brancheeksperter, opnå praktisk erfaring med avancerede værktøjer og få adgang til et pensum, der løbende opdateres med de nyeste teknologiske fremskridt. Kurserne er designet til at give en dyb forståelse og praktiske færdigheder, der er nødvendige for at løse komplekse problemer med Deep Learning.
Hvilke karrieremuligheder kan jeg udforske efter at have gennemført et Deep Learning-kursus?
Efter gennemførelse af et Deep Learning-kursus kan du udforske forskellige eftertragtede karriereveje inden for teknologisektoren, herunder roller som AI-forsker, ingeniør i autonome systemer, Deep Learning-analytiker eller stillinger med fokus på AI-applikationer i sundheds- og finanssektoren.
Hvilket Deep Learning-kursus egner sig bedst til begyndere?
For begyndere giver "Introduktion til neurale netværk" en fremragende introduktion til begreberne bag dybe neurale netværk på en visuelt engagerende måde. Det er et ideelt udgangspunkt for nybegyndere.
Hvordan vælger jeg det rette Deep Learning-kursus?
For at vælge det rette Deep Learning-kursus bør du vurdere dit nuværende vidensniveau og dine læringsmål. Hvis du er mest interesseret i de tekniske grundprincipper og praktiske anvendelser af neurale netværk, er vores kursus "Introduktion til neurale netværk" på mellemniveau et godt valg. For dem, der ønsker at fordybe sig i avancerede maskinlæringsframeworks, tilbyder "Introduktion til TensorFlow" og "PyTorch Essentials" en kompleks og detaljeret gennemgang, der passer til avancerede deltagere.
Hvorfor bør jeg overveje at tage et online Deep Learning-kursus hos jeres virksomhed?
Et online Deep Learning-kursus hos Codefinity giver fleksibilitet til at lære i eget tempo og på egne vilkår, adgang til det nyeste indhold samt støtte fra et fællesskab af eksperter og ligesindede, hvilket forbedrer din læringsoplevelse.
Tips til succesfuld gennemførelse af Deep Learning-kursus
Vær vedholdende, øv dig regelmæssigt, deltag aktivt i fællesskabet, deltag i fora og anvend din viden gennem projekter. Sæt realistiske mål og følg kursusplanen for at maksimere dit udbytte.
Hvad koster træning i Deep Learning-kurser?
Prisen for træning afhænger af abonnementstype og varighed. For præcise og detaljerede prisoplysninger samt eventuelle rabatter, besøg venligst vores betalingsside.
Hvilke nøglekompetencer kræves for at få succes med Deep Learning?
For at opnå succes med Deep Learning kræves stærke matematiske færdigheder, erfaring med programmering (især i Python) og forståelse for maskinlæringsbegreber. Analytisk tænkning og problemløsningsevner er også afgørende.
Hvordan påvirker Deep Learning teknologibranchen?
Deep Learning har stor betydning for teknologibranchen ved at muliggøre udviklingen af mere komplekse og intelligente systemer. Det er centralt for fremskridt inden for områder som talegenkendelse, sprogoversættelse og billedbehandling og udvider løbende grænserne for, hvad maskiner kan opnå.
Hvordan begynder jeg at studere Deep Learning?
Start med grundlæggende kurser, der introducerer dig til de basale principper for neurale netværk, og arbejd dig gradvist videre til mere komplekse emner. Deltag i fællesskabsprojekter og hold dig opdateret med den nyeste forskning og udvikling.
Kan jeg lære Deep Learning på egen hånd?
Ja, med de mange tilgængelige ressourcer kan du begynde at lære Deep Learning på egen hånd. Dog kan strukturerede kurser som dem, Codefinity tilbyder, give en mere sammenhængende læringsvej, ekspertvejledning og fællesskabsstøtte, som kan være svære at opnå ved selvstudium.
Hvad siger vores brugere
Deltag 1.5+ millioner avancerer i AI og datafærdigheder hos Codefinity
Klar til at starte?
ProBedste introduktionstilbud$12 /mdÅrlig fakturering
250+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser
40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderUltimateAlt du behøver for at booste din karriere$25 /mdÅrlig fakturering
250+ topbedømte kurserAfslutningscertifikaterKI-assistent i alle kurser40+ hands-on Real-world projectsPersonlige studievejeUbegrænsede arbejdsområderTopkurser i Deep Learning kategori
1. | Introduktion til neurale netværk med Python |  4 timer |  25 kapitler |
2. | Introduktion til NLP med Python | 5 timer | 29 kapitler |
3. | Introduktion til Tensorflow | 2 timer | 16 kapitler |
4. | Rekurrente Neurale Netværk med Python | 3 timer | 22 kapitler |
5. | Computer Vision Essentials | 4 timer | 29 kapitler |
1. Introduktion til neurale netværk med Python
Timer
Kapitler2. Introduktion til NLP med Python
TimerKapitler3. Introduktion til Tensorflow
TimerKapitler4. Rekurrente Neurale Netværk med Python
TimerKapitler5. Computer Vision Essentials
TimerKapitlerRelaterede emner på bloggen
Artificial Intelligence
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Artificial Intelligence
Exploring IT Professions
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
Data Science
Machine Learning
by Andrii ChornyiData Scientist, ML Engineer
