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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI Engineering with LLMs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Generative AI, Natural Language Processing, Generative AI Agents, PyTorch (Machine Learning Library), Text Mining, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Application Development, Artificial Intelligence, Feature Engineering, Document Management, Machine Learning Methods, Jupyter, Data Processing, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Application Frameworks

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Verarbeitung natürlicher Sprache

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Algorithmen für maschinelles Lernen, Tensorflow, Künstliche Intelligenz, Verarbeitung natürlicher Sprache, Methoden des Maschinellen Lernens, Daten bereinigen, Dimensionalitätsreduktion, Überwachtes Lernen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, Markov-Modell, Feature Technik, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Text Mining, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenverarbeitung

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      6072 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      KI-Produktmanagement

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, User Experience Design, Mensch-Computer-Interaktion, Datenethik, Maschinelles Lernen, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Datenmanagement, Technisches Management, Datenqualität, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Menschliche Faktoren, Angewandtes maschinelles Lernen, Persönlich identifizierbare Informationen, Deep Learning, Menschenzentriertes Design, Künstliche neuronale Netze, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenverarbeitung

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      الذكاء الاصطناعي للجميع

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Generative AI, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Business Analysis, Data Ethics, Machine Learning, Data Science, Business Strategy, Data Literacy

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Politecnico di Milano

      Künstliche Intelligenz: ein Überblick

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Governance, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Unüberwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Recht, Überwachtes Lernen, Deep Learning, Rechtliches Risiko, Reinforcement Learning, Cloud-Plattformen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Informatik, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Geistiges Eigentum

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Netzwerk Architektur, Tensorflow, Verteiltes Rechnen, Generative KI, Methoden des Maschinellen Lernens, Netzwerk-Modell, Visualisierung (Computergrafik), Deep Learning, Computervision, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Objektorientierte Programmierung (OOP), Feature Technik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, API-Design, Computergrafik, Leistungsoptimierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1663 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netzwerke

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Tensorflow, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Verarbeitung natürlicher Sprache, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Deep Learning, Computervision, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1842 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Tensorflow, Fehlersuche, Analyse, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      IA Para Todos (Español)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Market Opportunities, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Strategic Thinking, Artificial Neural Networks, Data Science, Business Intelligence, Deep Learning, Machine Learning, Business Transformation, Computer Vision

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1230 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Sequenz-Modelle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Deep Learning, Modellierung großer Sprachen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Advanced Machine Learning on Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Large Language Modeling, Reinforcement Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Keras (Neural Network Library), Systems Design, Image Analysis, Hybrid Cloud Computing, Applied Machine Learning, Systems Architecture, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Distributed Computing

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1512 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…678…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Generative AI Engineering with LLMs: IBM
    • Verarbeitung natürlicher Sprache: DeepLearning.AI
    • KI-Produktmanagement: Duke University
    • الذكاء الاصطناعي للجميع: DeepLearning.AI
    • Künstliche Intelligenz: ein Überblick: Politecnico di Milano
    • TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken: DeepLearning.AI
    • Faltungsneuronale Netzwerke: DeepLearning.AI
    • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
    • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
    • IA Para Todos (Español): DeepLearning.AI

    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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