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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Instructor Network

      GenAI for Portfolio Managers: Smarter Asset Allocation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Portfolio Management, Asset Management, Investment Management, Generative AI, Investments, Prompt Engineering, Wealth Management, Artificial Intelligence, ChatGPT, Regulatory Compliance, Ethical Standards And Conduct, Risk Management, Risk Analysis, Real Time Data

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of London

      Master of Science in Cyber Security

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Security Management, Key Management, Human Factors (Security), Infrastructure Security, Information Privacy, Cyber Governance, Cryptography, Application Security, Network Security, Threat Modeling, OSI Models, Security Testing, Computer Security Incident Management, Cyber Security Policies, Intrusion Detection and Prevention, ISO/IEC 27001, Authorization (Computing), Penetration Testing, Data Collection, Data Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Google Cloud Platform, Tensorflow, Applied Machine Learning, Data Validation

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • O

      O.P. Jindal Global University

      MBA Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Operations Management, Design Thinking, Data Visualization, Active Listening, Business Ethics, Sampling (Statistics), Working Capital, Database Management, Environmental Social And Corporate Governance (ESG), Project Estimation, Financial Statements, Business Analytics, Global Marketing, Financial Accounting, Predictive Analytics, Big Data, Regression Analysis, Marketing, Data Cleansing

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Modelos Analíticos para la Toma de Decisiones de Negocio

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Analytics, Business Analytics, Statistical Reporting, Data Visualization, Data Mining, Dimensionality Reduction, Data Analysis, R Programming, Scientific Visualization, Statistical Modeling, Big Data, Data-Driven Decision-Making, Data Visualization Software, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Data Modeling, Analytics, Advanced Analytics, Regression Analysis, Statistical Visualization

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • S

      S.P. Jain Institute of Management and Research

      Post Graduate Diploma in Management Online

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mergers & Acquisitions, Search Engine Marketing, Working Capital, Design Thinking, Operations Management, Business Valuation, Competitive Analysis, Manufacturing Operations, Business Strategy, Supply Chain Management, Digital Transformation, Consumer Behaviour, Persuasive Communication, Integrated Marketing Communications, Organizational Leadership, Organizational Change, Change Management, Financial Statement Analysis, Portfolio Management, Technical Consulting

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Analytics, Business Analytics, Database Design, NoSQL, Statistical Reporting, SQL, Data Ethics, Digital Transformation, Query Languages, Data Mining, Databases, Data Analysis, R Programming, Big Data, Data-Driven Decision-Making, Predictive Analytics, Organizational Structure, Business Transformation, Business Strategy, Organizational Strategy

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      University of Leeds

      Master of Science in Data Science (Statistics)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Regression Analysis, Unsupervised Learning, Statistical Hypothesis Testing, Correlation Analysis, Statistical Machine Learning, Statistical Visualization, Statistical Methods, Classification And Regression Tree (CART), Exploratory Data Analysis, Planning, Applied Machine Learning, Bayesian Statistics, Dimensionality Reduction, Supervised Learning, Box Plots, Statistics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Pittsburgh

      Master of Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • I

      IIT Guwahati

      Bachelor of Science in Data Science & AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Package and Software Management, Linear Algebra, Data Structures, Unsupervised Learning, Data Warehousing, Database Management, Database Theory, Writing, Algorithms, Java Programming, Object Oriented Programming (OOP), Spreadsheet Software, Econometrics, R Programming, Text Mining, Probability Distribution, Artificial Intelligence, Time Series Analysis and Forecasting, Data Presentation, C (Programming Language)

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • GenAI for Portfolio Managers: Smarter Asset Allocation: Coursera Instructor Network
    • Master of Science in Cyber Security: University of London
    • Responsible AI for Developers: Fairness & Bias - Українська: Google Cloud
    • MBA Business Analytics: O.P. Jindal Global University
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Certificado en Modelos Analíticos para la Toma de Decisiones de Negocio: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Post Graduate Diploma in Management Online: S.P. Jain Institute of Management and Research
    • Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Master of Science in Data Science (Statistics): University of Leeds

    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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