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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • U

      Universidad de los Andes

      Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Network Analysis, Data Storytelling, Predictive Modeling, Data Presentation, Marketing Analytics, Cash Flows, Product Marketing, Matplotlib, Financial Data, Financial Statement Analysis, Portfolio Management, Data Cleansing, Advertising, Applied Machine Learning, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Operations Research, Natural Language Processing, Mathematical Modeling, Systems Analysis

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Magíster en Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Revenue Management, Customer Analysis, Descriptive Analytics, FinTech, Database Design, People Analytics, Time Series Analysis and Forecasting, Biostatistics, Predictive Analytics, Statistical Reporting, Digital Transformation, Deep Learning, Risk Analysis, Bayesian Statistics, Cloud Security, Network Model, Data Visualization, Assertiveness, Web Scraping, Governance

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Ingeniería de Software

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Process Analysis, Maintainability, Test Automation, Angular, Android Jetpack, Risk Mitigation, Cloud-Native Computing, Dashboard, Design Thinking, Site Reliability Engineering, API Design, Video Game Development, Internet Of Things, Sprint Planning, User Experience Design, Microservices, Machine Learning, Security Requirements Analysis, Cloud Applications

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • I

      Imperial College London

      Master of Science in Machine Learning and Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Student Support and Services, PySpark, Bayesian Statistics, Data Pipelines, Ggplot2, Dimensionality Reduction, Linear Algebra, Student Services, Data Processing, Big Data, Agentic systems, Anomaly Detection, A/B Testing, Unstructured Data, Deep Learning, Applied Machine Learning

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      Universidad de los Andes

      Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®

      Kompetenzen, die Sie erwerben: User Story, Maintainability, Test Automation, Software Testing, Version Control, Test Driven Development (TDD), Git (Version Control System), Software Architecture, Continuous Integration, Software Design, Unit Testing, Acceptance Testing, Usability, Regression Testing, Software Design Patterns, Web Content Accessibility Guidelines, Agile Software Development, Quality Assurance, Angular, Unified Modeling Language

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Power Electronics Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Power Electronics, Debugging, Tensorflow, Computer Vision, Display Devices, Control Systems, Computer Displays, Image Analysis, Semiconductors, Electrical Engineering, Electronic Systems, PyTorch (Machine Learning Library), Systems Design, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, USB, Electrical Systems, Computer Programming Tools, Electrical Power, Technical Design

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • I

      Indian School of Business

      Certificate in Strategic Leadership

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Strategy, Crisis Management, Strategic Thinking, Strategic Leadership, Professional Development, Business Leadership, Growth Strategies, Business Modeling, Leadership Development, Leadership, Leadership and Management, Competitive Analysis, Stakeholder Communications, Executive Presence, Competitive Intelligence, Team Leadership, Strategic Decision-Making, Business Development, Value Propositions, Market Analysis

      Universitätszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      University of Illinois at Urbana-Champaign

      Master of Computer Science (feat. Data Science Track)

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 8 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Analítica de datos: visualización, predicción y toma de decisiones Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Magíster en Business Analytics: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Maestría en Ingeniería de Software: Universidad de los Andes
    • Master of Science in Machine Learning and Data Science: Imperial College London
    • Principios de ingeniería de software automatizada y ágil Certificado MasterTrack®: Universidad de los Andes
    • Power Electronics Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Certificate in Strategic Leadership: Indian School of Business
    • Master of Computer Science (feat. Data Science Track): University of Illinois at Urbana-Champaign

    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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