• für für Einzelpersonen
  • für Unternehmen
  • für für Hochschulen
  • für Behörden
Coursera
  • Online-Abschlüsse
  • Jobs
  • Anmelden
  • Kostenlose Teilnahme
    Coursera
    • Blättern
    • Artificial Intelligence

    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

    Finden Sie Kurse zu Künstlicher Intelligenz, die Themen wie Machine Learning, Datenverarbeitung und neuronale Netze abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Technologie und Forschung vor.

    Zu den Suchergebnissen springen

    Filtern nach

    Betreff
    Erforderlich
     *

    Sprache
    Erforderlich
     *

    Die im gesamten Kurs, sowohl für Anweisungen als auch Bewertungen, verwendete Sprache.

    Lernprodukt
    Erforderlich
     *

    Erwerben Sie mit praktischen Tutorials praxisrelevante Kompetenzen in weniger als zwei Stunden.
    Lernen Sie von Spitzenlehrkräften mit benoteten Aufgaben, Videos und Diskussionsforen.
    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
    Erwerben Sie eingehende Kenntnisse in einem Fach, indem Sie eine Reihe von Kursen und Projekten abschließen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen von Branchenführern, die Ihre Qualifikation belegen.
    Erwerben Sie Karrierereferenzen, während Sie an Kursen für Ihren Masterabschluss teilnehmen.
    Erwerben Sie Ihren Bachelor- oder Master-Abschluss online zu einem Bruchteil der Kosten eines Präsenzstudium.
    Erwerben Sie eine von einer Universität ausgegebene Karrierereferenz in einem flexiblen, interaktiven Format.
    Lernen auf Hochschulniveau in Reichweite.

    Niveau
    Erforderlich
     *

    Dauer
    Erforderlich
     *

    Untertitel
    Erforderlich
     *

    Lehrkraft
    Erforderlich
     *

    Erkunden Sie den Künstliche Intelligenz-Kurskatalog

    • IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu

      University of Pennsylvania

      KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Informationen zum Datenschutz, Datenethik, Generative KI, Software und Technologie für das Bildungswesen, AI-Personalisierung, Schnelles Engineering, Generative AI-Agenten, ChatGPT, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Bildanalyse, Generative KI, OpenAI, Schnelles Engineering, ChatGPT

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4288 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • University of Pennsylvania

      KI für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Risikomanagement, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Personalwesen, Datensicherheit, Maschinelles Lernen, Big Data, Organisatorische Strategie, Daten-Governance, Personalmanagement, Geschäftsstrategie, Datenethik, Generative KI, HR Technik, Kreditrisiko, Persönlich identifizierbare Informationen, Personalisierter Service, Verwaltung von Kundendaten, AI-Personalisierung, Governance, Tensorflow

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1292 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten

      IBM

      IBM KI-Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Modellierung großer Sprachen, Kommerzialisierung, Wettbewerbsanalyse, Projektmanagende Life Cycle, Produktstrategie, Produktlebenszyklus-Management, Produktplanung, Datenethik, Generative KI, Neue Produktentwicklung, Stakeholder-Management, OpenAI, Produktmanagement, Produktentwicklung, Innovation, Schnelles Engineering, ChatGPT, Produkt-Roadmaps, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prävention von Datenverlust, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Maschinelles Lernen, Automatisierung, Private Cloud, Digitale Transformation, Datenethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Generative KI, WordPress, Governance, IBM Cloud, OpenAI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Schnelles Engineering, Generative AI-Agenten, ChatGPT, Deep Learning, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu

      Microsoft

      Microsoft AI & ML Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, Cloud Infrastructure, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Artificial Intelligence, Application Deployment

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • IBM

      IBM AI-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Professionelles Netzwerken, Web Design und Entwicklung, Interviewing-Fähigkeiten, Entwicklungsumgebung, Automatisierung, Cascading Style Sheets (CSS), Schnelles Engineering, Jupyter, Generative KI, HyperText Markup Language (HTML), Software-Ingenieur, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Einheitstest, Bereitstellung von Anwendungen, Software-Entwicklungstools, HTML und CSS, Web-Entwicklung, ChatGPT, Künstliche Intelligenz

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, AWS SageMaker, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Geschäftsethik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bedarfsanalyse, Datenverarbeitung, Datenethik, Technische Leitung, Marktchancen, Strategisches Denken, Deep Learning, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…219

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen: University of Pennsylvania
    • Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
    • IBM KI-Technik: IBM
    • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
    • IBM KI-Produktmanager: IBM
    • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
    • IBM AI-Entwickler: IBM

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz

    Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsender Zweig der Informatik, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, ein breites Spektrum von Aufgaben zu erfüllen, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war. Heute wird KI für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, z. B. zur Bilderkennung, Sprachübersetzung und Priorisierung von E-Mails oder Geschäftsabläufen. Wenn Sie also ein Smartphone besitzen, nutzen Sie wahrscheinlich jeden Tag Software mit KI-Funktionen.

    KI wird häufig im Zusammenhang mit dem eng verwandten Konzept des maschinellen Lernens diskutiert. maschinelles Lernen ist die Verwendung von Schritt-für-Schritt-Verfahren, so genannten Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Probleme selbständig zu lösen - und dabei mit der Zeit immer besser zu werden. Gut konzipierte Algorithmen für maschinelles Lernen geben Computern die Möglichkeit, ein breites Spektrum von Problemen viel effektiver und flexibler zu lösen, als wenn Programmierer detaillierte Anweisungen für einen bestimmten Anwendungsfall geben müssten.

    Während maschinelles Lernen zur Erstellung vieler einfacher KI-Anwendungen verwendet wird, erfordert dieser Ansatz in der Regel umfangreiche, klar definierte Datensätze, um das Programm richtig zu "trainieren". Um anspruchsvollere KI-Anwendungen zu erstellen, wird eine fortgeschrittene Art des maschinellen Lernens, das so genannte Deep Learning, eingesetzt. Beim Deep Learning werden künstliche neuronale Netze verwendet, die, wie der Name schon sagt, dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und nicht so strukturierte Datensätze und menschliche Anleitung benötigen, um erfolgreich zu sein. Stattdessen kann die KI-Anwendung mit verschiedenen, unstrukturierten Datensätzen gefüttert werden und selbst lernen, wie sie ein bestimmtes Ziel erreichen kann.

    Selbst die leistungsfähigsten Ansätze von Deep Learning sind nicht in der Lage, die Komplexität und Kreativität des menschlichen Gehirns mit seinen Milliarden von Neuronen zu imitieren. Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat jedoch in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte gemacht und verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, auf eine Art und Weise, die noch vor einem Jahrzehnt abwegig erschienen wäre. Wer weiß, was das nächste Jahrzehnt des Fortschritts in diesem spannenden Bereich bringen wird? Studenten, die sich heute in diesem Bereich weiterbilden, könnten am Ende sogar noch radikalere Durchbrüche erzielen. ‎

    • Breitere Abdeckung der Simulation von Intelligenz(Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Robotik)
    • Schwerpunkt auf Entscheidungs- und logischen Systemen
    • Abdeckung von symbolischer KI und Wissensrepräsentation
    • Ethik und philosophische Implikationen der KI
    • Kurse zum maschinellen Lernen konzentrieren sich speziell auf Algorithmen, die aus Daten lernen. Viele Lernende finden es vorteilhaft, mit dem maschinellen Lernen zu beginnen, bevor sie sich mit allgemeineren KI-Themen befassen.‎
    • Aufbau und Einsatz von KI-Modellen
    • Arbeiten mit gängigen KI-Frameworks(TensorFlow, PyTorch)
    • Implementierung von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
    • Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen
    • Schaffung autonomer Entscheidungssysteme
    • Ethische KI-Entwicklung und -Einsatz
    • Die Projekte sind so konzipiert, dass sie reale Szenarien widerspiegeln, denen Sie in KI-Rollen begegnen werden.‎

    KI-Fachwissen öffnet Türen zu verschiedenen Rollen:

    • AI-Ingenieur/Entwickler
    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Spezialist für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
    • Ingenieur für Computer Vision
    • KI-Forschungswissenschaftler
    • KI-Ethik-Berater
    • KI-Produktmanager
    • Das Feld wächst weiter und es entstehen regelmäßig neue Spezialisierungen. Viele Kurse enthalten Hinweise zu Karrierewegen und zur Berufsvorbereitung. Nutzen Sie diesen Entscheidungsbaum, um KI-Karrierepfade zu erkunden.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch künstliche Intelligenz. 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.‎

    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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
    Wirtschaft
    1095 Kurse
    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
    425 Kurse
    Informationstechnologie
    145 Kurse
    Gesundheit
    471 Kurse
    Mathematik und Logik
    70 Kurse
    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
    Physikalische Wissenschaft und Technik
    413 Kurse
    Sozialwissenschaften
    401 Kurse
    Sprachen lernen
    150 Kurse

    Coursera-Fußzeile

    Technische Fertigkeiten

    • ChatGPT
    • Programmieren
    • Informatik
    • Cybersicherheit
    • DevOps
    • Ethisches Hacking
    • Generative KI
    • Java Programmierung
    • Python
    • Webentwicklung

    Analytische Fähigkeiten

    • Künstliche Intelligenz
    • Big Data
    • Unternehmensanalyse
    • Datenanalyse
    • Datenverarbeitung
    • Finanzplanung
    • Maschinelles Lernen
    • Microsoft Excel
    • Microsoft Power BI
    • SQL

    Business-Fähigkeiten

    • Buchhaltung
    • Digitales Marketing
    • E-Commerce
    • Finanzen
    • Google
    • Grafikdesign
    • IBM
    • Marketing
    • Projektmanagement
    • Social Media-Marketing

    Karriere-Ressourcen

    • Wichtige IT-Zertifizierungen
    • Einkommensstarke Fähigkeiten zu erlernen
    • So erwerben Sie eine PMP-Zertifizierung
    • Wie man künstliche Intelligenz lernt
    • Beliebte Zertifizierungen für Cybersicherheit
    • Beliebte Datenanalyse-Zertifizierungen
    • Was macht ein Datenanalyst?
    • Ressourcen für die berufliche Entwicklung
    • Berufseignungstest
    • Teilen Sie Ihre Coursera Lerngeschichte

    Coursera

    • Info
    • Was wir anbieten
    • Leitung
    • Jobs
    • Katalog
    • Coursera Plus
    • Berufsbezogene Zertifikate
    • MasterTrack® Certificates
    • Abschlüsse
    • Für Unternehmen
    • Für Regierungen
    • Für Campus
    • Werden Sie Partner
    • Soziale Auswirkung
    • Kostenlose Kurse
    • ECTS-Credit-Empfehlungen

    Community

    • Kursteilnehmer
    • Partner
    • Beta-Tester
    • Blog
    • Der Coursera-Podcast
    • Tech-Blog
    • Lehrzentrum

    Mehr

    • Presse
    • Anleger
    • Nutzungsbedingungen/AGB
    • Datenschutz
    • Hilfe
    • Barrierefreiheit
    • Kontakt
    • Artikel
    • Verzeichnis
    • Partnerunternehmen
    • Stellungnahme zu moderner Sklaverei
    • Cookie-Einstellungen verwalten
    Überall lernen
    Aus dem App Store herunterladen
    Erhältlich bei Google Play
    Logo von Certified B Corporation
    © 2025 Coursera Inc. Alle Rechte vorbehalten.
    • Coursera Facebook
    • Coursera LinkedIn
    • Coursera Twitter
    • Coursera YouTube
    • Coursera Instagram
    • Coursera auf TikTok