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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 2: Roboterkinematik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mechanik, Simulation und Simulationssoftware, Lineare Algebra, Maschinensteuerungen, Technische Analyse, Kontrollsysteme, Drehmoment (Physik), Technische Berechnungen, Mathematische Modellierung, Automatisierungstechnik, Computergestützte Logik, Trigonometrie, Numerische Analyse, Virtuelle Umgebung, Angewandte Mathematik

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Instructor Network

      Lean Manufacturing & Robotics for Flexible Systems

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Lean Manufacturing, Continuous Improvement Process, Industrial Engineering, Operational Efficiency, Quality Improvement, Emerging Technologies, Manufacturing Processes, Automation, Change Management, Cross-Functional Collaboration

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      AI for Mechanical Engineers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Precision Medicine, Generative AI, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Energy and Utilities, Image Analysis, Computer-Aided Design, Design Thinking, Technical Design, Computer Vision, Deep Learning, Medical Imaging, Mechanical Design, Statistical Machine Learning, Reinforcement Learning, Electric Power Systems, Bioinformatics

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      47 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • E

      Edge Impulse

      Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Erhebung von Daten, Computervision, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Leistungstests, Eingebettete Systeme, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Bildanalyse

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      UiPath

      Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Excel-Makros, UI Komponenten, Testautomatisierung, Bereitstellung von Anwendungen, Skripting, Datenmanagement, Tabellenverarbeitungssoftware, Daten bereinigen, Daten importieren/exportieren, Benutzeroberfläche (UI), Automatisierung, Automatisierung von Geschäftsprozessen, IT-Automatisierung, E-Mail-Sicherheit, Web Scraping, Grundsätze der Programmierung, Daten-Integration, Software-Entwicklungstools, Robotergestützte Prozessautomatisierung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Irvine

      Eine Einführung in die Programmierung des Internets der Dinge (IOT)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Integrierte Entwicklungsumgebungen, Linux, Analyse der Anforderungen, C (Programmiersprache), Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Systementwurf und Implementierung, Hardware Design, TCP/IP, Betriebssysteme, Fehlersuche, Eingebettete Software, Elektronische Hardware, Allgemeine Vernetzung, Drahtlose Netzwerke, Funktionale Anforderung, Grundlegende elektrische Systeme, Testplanung, Systeme Design, Internet der Dinge, Eingebettete Systeme

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Bereitstellung von Anwendungen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Computervision, Computer Programmierung, Visualisierung (Computergrafik), Erweiterte Realität, Cloud-Anwendungen, Datenverarbeitung, IBM Cloud, Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      1374 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      AI for Autonomous Vehicles and Robotics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Intelligence, Statistical Machine Learning, Reinforcement Learning, Artificial Neural Networks, Automation, Algorithms

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Toronto

      Bewegungsplanung für selbstfahrende Autos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Szenario-Tests, Datenstrukturen, Algorithmen, Prädiktive Modellierung, Computervision, Simulationen, Analyse räumlicher Daten

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Università di Napoli Federico II

      Autonomous Vehicle Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: NoSQL, Control Systems, Apache Hadoop, Apache Hive, Big Data, Model Based Systems Engineering, Database Systems, Artificial Intelligence, Mechanical Engineering, Computer Vision, Laboratory Experience, Simulations, Systems Architecture, Simulation and Simulation Software, Distributed Computing, Equipment Design, Data Processing, Matlab, Global Positioning Systems, Automation

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      58 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Toronto

      Selbstfahrende Autos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualisierung (Computergrafik), Methoden des Maschinellen Lernens, Algorithmen, Szenario-Tests, Prädiktive Modellierung, Automatisierung, Kontrollsysteme, Computervision, Schätzung, Deep Learning, Simulationen, Eingebettete Software, Computergrafik, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Globale Positionierungssysteme, Software-Architektur, Hardware-Architektur, Sicherheitsgarantie, Analyse räumlicher Daten

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3502 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Moderne Robotik, Kurs 2: Roboterkinematik: Northwestern University
    • Lean Manufacturing & Robotics for Flexible Systems: Coursera Instructor Network
    • AI for Mechanical Engineers: University of Michigan
    • Computer Vision mit eingebettetem maschinellem Lernen: Edge Impulse
    • Robotergestützte Prozessautomatisierung (RPA): UiPath
    • IBM KI-Technik: IBM
    • Eine Einführung in die Programmierung des Internets der Dinge (IOT): University of California, Irvine
    • Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung: IBM
    • AI for Autonomous Vehicles and Robotics: University of Michigan
    • Bewegungsplanung für selbstfahrende Autos: University of Toronto

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Robotik

    Wenn Sie sich darüber im Klaren sind, warum Sie die Robotik erlernen möchten, sei es für Forschung, Technik oder persönliche Projekte, können Sie Ihre Bemühungen darauf konzentrieren. Regelmäßiges Üben in den Bereichen Programmierung, Elektronik und mechanisches Design ist unerlässlich. Treten Sie Online-Robotik-Communities oder lokalen Clubs bei, um Unterstützung und Zusammenarbeit zu erhalten. Arbeiten Sie an realen Projekten wie dem Bau kleiner Roboter oder der Teilnahme an Robotikwettbewerben. Coursera's Moderne Robotik: Mechanics, Planning, and Control Specialization von der Northwestern University bietet einen umfassenden Lehrplan für Robotik.‎

    Es ist vielleicht zu einfach zu sagen, dass die Robotik die Geschichte der Roboter ist, aber die Robotik kombiniert Informatik und Ingenieurwesen, um Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können - und die wir Roboter nennen. Wenn Sie Robotik studieren, tragen Sie dazu bei, dass das, was vor einigen Jahrzehnten noch wie ein Science-Fiction-Traum erschien, Wirklichkeit wird. Mit einem Studium der Robotik sind Sie auf dem neuesten Stand von Technik und Wissenschaft, denn die Robotikwissenschaftler entwickeln immer leistungsfähigere Roboter als bisher. Die heutigen Roboter arbeiten im Weltraum, bei der Strafverfolgung und unter Bedingungen, unter denen Menschen nicht arbeiten können. ‎

    Die Robotik ist ein wichtiges Studienfach, da so viele neue Technologien von neuen Entwicklungen in der Robotik abhängen - von der Fertigung bis zur Luft- und Raumfahrt und darüber hinaus. Roboter helfen dem Menschen bei Aufgaben, die er früher nicht bewältigen konnte. Abgesehen von den unmittelbaren Anwendungen der Robotik hilft Ihnen das Studium dieses spannenden Fachs, Ihre Problemlösungskompetenz und Kreativität zu entwickeln, Ihr Verständnis für mathematische und wissenschaftliche Konzepte zu vertiefen und dabei Spaß zu haben. Die Robotikbranche wächst, so dass gründliche Kenntnisse im Bereich der Robotik die Grundlage für Ihren zukünftigen beruflichen Erfolg bilden können. ‎

    Das wachsende Feld der Robotik bietet zahlreiche Karrieremöglichkeiten. Wenn Sie also Robotik lernen, sind Sie auf der Höhe der Zeit in einem breit gefächerten Bereich. Sie können eine Karriere in der Entwicklung und im Bau von Robotern anstreben oder an der Entwicklung der Software mitarbeiten, die die Roboter antreibt und ihnen vorgibt, wie sie ihre Aufgaben zu erfüllen haben. Vielleicht arbeiten Sie mit den Robotern, die den Weltraum erforschen, oder Sie helfen bei der Erforschung der tiefsten Stellen des Ozeans mit Hilfe der Robotik. Es gibt auch Karrieremöglichkeiten in der Forschung, wo Sie dazu beitragen können, die nächste Generation der Robotertechnologie zum Leben zu erwecken. ‎

    Die in Robotikkursen erworbenen Fähigkeiten können zu einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in Branchen führen, die Robotertechnologien einsetzen, wie z. B.:

    • Robotertechniker: Entwurf und Entwicklung von Robotersystemen, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen können.
    • Automatisierungsingenieur: Implementierung von Roboterlösungen zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit in Fertigungs- und Produktionsprozessen.
    • Softwareentwickler für die Robotik: Erstellung der Software zur Steuerung und Integration von Robotersystemen.
    • Systemanalytiker: Analysieren und Verbessern bestehender Robotersysteme, um deren Leistung und Funktionalität zu verbessern.
    • Forschungswissenschaftler für Robotik: Durchführung von Forschungsarbeiten, um das Gebiet der Robotik voranzubringen und neue Technologien und Anwendungen zu entwickeln.‎
    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

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