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    Deep Learning-Kurse Online

    Finden Sie Deep Learning-Kurse, die Themen wie Neuronale Netze, Algorithmen und Künstliche Intelligenz abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Datenwissenschaft, Forschung und IT vor.

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Deep Learning mit PyTorch

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • 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), Reinforcement Learning, Deep 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, Natural Language Processing, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3813 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1866 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 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), Network Architecture, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Machine Learning, Performance Tuning

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Computervision, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Automatisierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Governance, Schnelles Engineering, Digitale Transformation, Business-Technologien, ChatGPT, Business Transformation, OpenAI, Angewandtes maschinelles Lernen, Generative KI, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

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

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 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
      ·
      22 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      TensorFlow 2 für Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Computervision, Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Programmierung, Deep Learning, Bayessche Statistik, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Überwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Dimensionalitätsreduktion, Daten-Pipelines, Jupyter, Bildanalyse, Generative KI, Methoden des Maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…443

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten deep learning Kurse

    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Neuronale Netze und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Deep Learning mit PyTorch: IBM
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
    • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
    • Deep Learning: Illinois Tech
    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
    • IBM KI-Technik: IBM

    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. ‎

    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.‎

    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. ‎

    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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