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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Google Cloud Platform, Open Source Technology, Machine Learning, Information Privacy, Data Quality, Data Validation

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Processing, Data Cleansing, Data Transformation, Scalability, Feature Engineering, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Application Programming Interface (API)

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Modernizing Data Lakes & Data Warehouses with GCP - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Data Lakes, Data Warehousing, Cloud Engineering, Cloud Storage, Data Infrastructure, Cloud Solutions, Data Pipelines, Data Architecture, Big Data, Business Intelligence, SQL, Scalability

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Continuous Monitoring, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning, A/B Testing, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Continuous Monitoring, MLOps (Machine Learning Operations), Google Cloud Platform, Data Quality, Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Machine Learning, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Gemini in Gmail - Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Gmail, Google Workspace, Generative AI, Artificial Intelligence

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Customer Relationship Management, Google Cloud Platform, Generative AI, Big Data, Predictive Modeling, Prompt Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), SQL, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Українська

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Information Privacy, Cloud Security, Personally Identifiable Information, Google Cloud Platform, Generative AI, Data Security, Security Controls, Open Source Technology, Safety and Security, Artificial Intelligence, Machine Learning Methods

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Information Privacy, Google Cloud Platform, Data Security, Secure Coding, Personally Identifiable Information, Generative AI, Cloud Security, Artificial Intelligence, Threat Modeling, Data Loss Prevention, Safety and Security, Data Governance, Security Controls, Encryption, Key Management, Identity and Access Management

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Data Ethics, Data Analysis, Software Visualization, Exploratory Data Analysis, Technical Documentation, Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Software Visualization, Data Integrity, Data Governance, Data Quality, Applied Machine Learning, Machine Learning, Technical Documentation

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Smart Analytics, Machine Learning and AI on GC - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Unstructured Data, Tensorflow, MLOps (Machine Learning Operations), Data Pipelines, Applied Machine Learning, Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Jupyter, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Deutsch: Google Cloud
    • Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - Italiano: Google Cloud
    • Modernizing Data Lakes & Data Warehouses with GCP - 한국어: Google Cloud
    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 简体中文: Google Cloud
    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 日本語版: Google Cloud
    • Gemini in Gmail - Português Brasileiro: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - 日本語版: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Українська: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - 日本語版: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Polski: Google Cloud

    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.

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