Starten Sie jetzt Ihr Nano DegreeComputer Vision und NLP mit Deep Learning
Starten Sie jetzt Ihr Nano Degree - praxisnah, flexibel und mit starken Karriereperspektiven.
Ihre Vorteile
- Ohne NC studieren
- Ideale Verbindung von Theorie & Praxis
- Hervorragende Karriereperspektiven nach erfolgreichem Abschluss
- Ohne Risiko starten – bis zu 2 Wochen kostenlos testen
Computer Vision und NLP mit Deep Learning Keyfacts
6 VP*
2 Monate, gebührenfreie Verlängerung um 2 Monate möglich
der Absolvent:innen bewerten die Flexibilität mit "gut" oder "sehr gut".
zufriedene Absolvent:innen
Rund
erfolgreiche Absolvent:innen
Die Inhalte im ÜberblickDas lernen Sie in Ihrem Nano Degree:
Wenn Sie sich mit künstlicher Intelligenz beschäftigen, Ihr Wissen im maschinellen Lernen vertiefen oder Anwendungen für Bild und Sprache verstehen möchten, bietet Ihnen dieses Nano Degree einen konkreten Einstieg.
Im Detail umfassen die Lerninhalte:
Bildverarbeitung:
- Historie der Bilderkennung und grundlegende mathematische Problemstellungen
- Mathematische Theorie und Architektur von Convolutional Neural Networks (CNN)
- Erstellen moderner CNN-Modelle und deren Anwendung zur Bildklassifikation, Objekterkennung, Bildsegmentierung und Videoanalyse
Sprachverarbeitung:
- Grundlagen zu Sprache und deren Verarbeitung
- Digitalisierung von Sprache
- Spracherkennung (STT, Speech to Text)
- Moderne Transformer-Architekturen zur Implementierung von Sprachübersetzung und Chatbots
- Ethische und rechtliche Aspekte
Ihr Abschluss
- Wenn alle Aufgaben und Abschlussprüfungen eines Nano Degrees erfolgreich absolviert werden, entweder in Form einer Klausur oder einer Hausarbeit, erhalten Sie ein Hochschulzertifikat.
- Wenn bereits ein Teilnahmezertifikat ausreicht, muss nur mindestens eine Einsendeaufgabe eingereicht werden.
Preise und Downloads
Gut vorbereitet durchs Studium
Besser lernen - mit Ihrer KI-Lernassistentin KILEA
Ihre persönliche KI-Lernassistentin hilft Ihnen 24/7 dabei, Inhalte schneller zu verstehen, Wissenslücken zu schließen und effizienter für Prüfungen zu lernen.
Jetzt KILEA entdeckenIhre Jobperspektiven Kompetenzen erweitern. Karrierechancen stärken.
Machine Learning Engineers entwickeln und trainieren Modelle, die in Anwendungen eingebunden werden.
Welche Chancen eröffnet das Nano Degree Computer Vision und NLP mit Deep Learning?
- Bildanalyse-Anwendungen: Sie entwickeln Modelle für Bildklassifikation, Objekterkennung und Videoanalyse.
- Sprachtechnologien: Sie setzen Spracherkennung und Transformer-Modelle für Übersetzung und Chatbots ein.
- Verantwortungsvoller KI-Einsatz: Sie berücksichtigen ethische und rechtliche Aspekte bei der Entwicklung.
Klingt gut? Jetzt 2 Wochen gratis testen!
AkkreditierungUnsere Akkreditierung und Begutachtung
![]() | INSTITUTIONELLE AKKREDITIERUNGDie Wilhelm Büchner Hochschule ist vom Wissenschaftsrat im Januar 2022 für die Dauer von fünf Jahren institutionell reakkreditiert worden und somit berechtigt, das Akkreditierungssiegel des Wissenschaftsrates zu verwenden. Der Wissenschaftsrat ist ein wichtiges wissenschaftspolitisches Beratungsgremium der Bundesrepublik Deutschland. |
![]() | SYSTEM- UND PROGRAMM-AKKREDITIERUNGDie Wilhelm Büchner Hochschule ist seit 2024 systemakkreditiert. Das bedeutet, ihr wurde von dem Akkreditierungsrat, einer gemeinsamen Einrichtung der Länder für die Qualitätssicherung in Studium und Lehre an deutschen Hochschulen, das Recht zugesprochen, Studiengänge eigenständig zu akkreditieren. Die Grundlage hierfür ist ihr etabliertes Qualitätsmanagementsystem, durch das sie Qualität in Studium, Lehre und weiteren unmittelbar relevanten Bereichen sicherstellen kann. Für die Studierenden bietet die Systemakkreditierung den großen Vorteil, dass die Hochschule ihr Studienangebot flexibler als zuvor auf aktuelle Anforderungen des Arbeitsmarktes anpassen kann. |
Tipps fürs Studium
- das Studium ernst nehmen
- die richtige Lernmethode finden
- Prüfungsvorbereitung
6 gute Gründe
Es gibt viele gute Gründe für ein Fernstudium bei der WBH! 6 Davon haben wir für auf dieser Seite aufgelistet. Machen Sie sich am besten selbst ein Bild davon!
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Prof. Dr.-Ing. Manfred Männle
Akademische Leitung
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