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    • D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netze in TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Überwachtes Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      8190 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
      ·
      1228 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Methoden des Maschinellen Lernens, Datenverarbeitung, Deep Learning, Text Mining

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1059 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1829 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      KI für medizinische Diagnosen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Radiologie, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Computervision, Bildanalyse, Deep Learning, Medizinische Bildgebung, Datenverarbeitung, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      2010 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1662 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • G

      Google Cloud

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

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Pipelines, MLOps (Machine Learning Operations), Application Deployment, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Data Processing, Scalability, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Transformation

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      2785 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • N

      New York University

      Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Statistische Methoden, Überwachtes Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Finanzdienstleistungen, Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Regressionsanalyse, Finanzhandel, Markov-Modell, Angewandtes maschinelles Lernen, Finanzmarkt, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep Learning, Marktliquidität, Derivate

      3,7
      Bewertung, 3,7 von 5 Sternen
      ·
      814 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • P

      Politecnico di Milano

      Künstliche Intelligenz: ein Überblick

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Deep Learning, Computervision, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Neuronale Netze und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Leistungsoptimierung, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Grundlagen der generativen KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Generative KI, Strategische Führung, Datenethik, Erstellung von Inhalten, Künstliche neuronale Netze, Geschäftsentwicklung, Business Transformation, Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Google Cloud-Platform, Unternehmensführung, Geschäftsethik, Rechtliches Risiko, IBM Cloud, Deep Learning, Führung und Management, OpenAI, ChatGPT, Programm-Entwicklung

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      6833 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…789…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Faltungsneuronale Netze in TensorFlow: DeepLearning.AI
    • IA Para Todos (Español): DeepLearning.AI
    • Natürliche Sprachverarbeitung mit Aufmerksamkeitsmodellen: DeepLearning.AI
    • Einführung in Deep Learning & Neuronale Netze mit Keras: IBM
    • KI für medizinische Diagnosen: DeepLearning.AI
    • TensorFlow: Fortgeschrittene Techniken: DeepLearning.AI
    • Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud: Google Cloud
    • Maschinelles Lernen und Reinforcement Learning im Finanzwesen: New York University
    • Künstliche Intelligenz: ein Überblick: Politecnico di Milano
    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: 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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