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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Algorithmen für maschinelles Lernen, Statistik, Infinitesimalrechnung, Python-Programmierung, Methoden des Maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Algorithmen, Statistische Analyse, NumPy, Dimensionalitätsreduktion, Fortgeschrittene Mathematik, Datenverarbeitung, Lineare Algebra, Feature Technik, Künstliche neuronale Netze, Jupyter, Datenmanipulation, Datenumwandlung, Wahrscheinlichkeit & Statistik

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Alberta

      Reinforcement Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen, Simulationen, Künstliche neuronale Netze, Lineare Algebra, Künstliche Intelligenz, Markov-Modell, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Fehlersuche, Feature Technik, Leistungstests, Lösungsarchitektur, Überwachtes Lernen, Stichproben (Statistik), Deep Learning, Pseudocode

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      3523 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in Neuronale Netze und PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Regressionsanalyse, Lineare Algebra, Prädiktive Modellierung, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Datenmanipulation, Deep Learning, Wahrscheinlichkeit & Statistik

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1824 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Toronto

      Bewegungsplanung für selbstfahrende Autos

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

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Reinforcement Learning, Unsupervised Learning, Image Analysis, Data Manipulation, Tensorflow, Verification And Validation, Generative AI, Artificial Neural Networks, Data Processing, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Artificial Intelligence, Scientific Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      3787 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Text Mining, Überwachtes Lernen, Vorhersage, Prädiktive Modellierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Datenverarbeitung

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N
      G
      N
      G

      Mehrere Erzieher

      Machine Learning for Trading

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Machine Learning, Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Financial Trading, Reinforcement Learning, Supervised Learning, Data Pipelines, Time Series Analysis and Forecasting, Statistical Machine Learning, Technical Analysis, Deep Learning, Portfolio Management, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Market Trend, Securities Trading, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Financial Market

      3,9
      Bewertung, 3,9 von 5 Sternen
      ·
      1149 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 3: Roboterdynamik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Angewandte Mathematik, Infinitesimalrechnung, Technische Berechnungen, Mechanik, Kontrollsysteme, Algorithmen, Lineare Algebra, Drehmoment (Physik), Simulation und Simulationssoftware, Mathematische Modellierung, Differentialgleichungen, Maschinenwesen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      L&T EduTech

      Digital Technology in Manufacturing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Product Lifecycle Management, Embedded Systems, Embedded Software, Manufacturing and Production, Robotic Process Automation, Manufacturing Processes, Control Systems, Computer-Aided Design, Manufacturing Operations, Programmable Logic Controllers, Automation, Internet Of Things, Production Process, Mechanical Design, Cyber Engineering, Lean Manufacturing, Digital Transformation, Business Technologies, Engineering Analysis, C (Programming Language)

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

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • U

      University of Washington

      Computational Neuroscience

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Matlab, Biologie, Lineare Algebra, Neurologie, Computergestütztes Denken, Überwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Netzwerk-Modell, Informatik, Künstliche neuronale Netze, Mathematische Modellierung, Wahrscheinlichkeit & Statistik

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1108 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University at Buffalo

      Digitale Fertigung & Konstruktionstechnik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontinuierliche Überwachung, Reaktion auf Vorfälle, Gemeinsame Nutzung von Daten, Anomalie-Erkennung, Maschinensteuerungen, Prozess-Analyse, Kontrollsysteme, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Produktlebenszyklus-Management, Sicherheitskontrollen, Leistungsmessung, Modellbasierte Systemtechnik, Peer Review, Systemtechnik, Herstellungsprozesse, Intrusion Detection und Prävention, Produktdesign, Bewertungen der Anfälligkeit, Digitale Transformation, Fertigungsverfahren

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      6902 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      MathWorks

      Computer Vision für Technik und Wissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Visualisierung (Computergrafik), Geometrische Bemaßung und Tolerierung, Matlab, Algorithmen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenüberprüfung, Angewandtes maschinelles Lernen, Leistungstests, Maschinelles Lernen, Geografische Informationen und Technologie, Computervision, Feature Technik, Deep Learning, Medizinische Bildgebung, Daten-Mapping, Bewegte Grafiken, Bildanalyse

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

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1234…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Mathematik für maschinelles Lernen: Imperial College London
    • Reinforcement Learning: University of Alberta
    • Einführung in Neuronale Netze und PyTorch: IBM
    • Bewegungsplanung für selbstfahrende Autos: University of Toronto
    • IBM Deep Learning with PyTorch, Keras and Tensorflow: IBM
    • DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler: DeepLearning.AI
    • Machine Learning for Trading: New York Institute of Finance
    • Moderne Robotik, Kurs 3: Roboterdynamik: Northwestern University
    • Digital Technology in Manufacturing: L&T EduTech
    • Computational Neuroscience: University of Washington

    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.

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