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    • I

      IBM

      IBM AI Enterprise Workflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Data Visualization, Data Ethics, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Data Presentation, Tensorflow, Application Deployment, Dimensionality Reduction, MLOps (Machine Learning Operations), Apache Spark, Statistical Hypothesis Testing, Supervised Learning, Data Pipelines, Design Thinking, Dashboard, Unit Testing, Artificial Neural Networks, Data Science, Artificial Intelligence

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      320 Bewertungen

      Fortgeschritten · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      T

      The University of Tokyo

      Interaktive Computergrafik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Simulationen, Mensch-Computer-Interaktion, Animation und Spieldesign, Technischer Entwurf, Visualisierung (Computergrafik), Computergrafik, Interaktives Design, Entwerfen, Computer-Grafik-Techniken, Benutzeroberfläche (UI)

      4,1
      Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
      ·
      305 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • J

      Johns Hopkins University

      GPU-Programmierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verteiltes Rechnen, Numerische Analyse, Skalierbarkeit, Datenstrukturen, Lineare Algebra, Computer Hardware, Künstliche neuronale Netze, System Programmierung, Computer Architektur, Softwareentwicklung, Leistungsoptimierung, Leistungstests, Methoden des Maschinellen Lernens, C und C++, OS Prozessverwaltung, Computergrafik, Ereignisgesteuerte Programmierung, Bildanalyse, Deep Learning, Computervision

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      2,7
      Bewertung, 2,7 von 5 Sternen
      ·
      148 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • P

      Politecnico di Milano

      Technologien und Plattformen für Künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Aufkommende Technologien, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Hardware-Architektur, Anwendungsentwicklung, Rechenzentren, Cloud Computing Architektur, Architektur der Informationstechnik, Eingebettete Systeme, Cloud Computing, Informationstechnologie, Cloud-Plattformen, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Alberta

      Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Künstliche Intelligenz, Reinforcement Learning, Lösungsarchitektur, Algorithmen für maschinelles Lernen, Markov-Modell, Fehlersuche, Leistungstests, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      E

      Exploratorium

      Grundlagen des Bastelns: Bewegung und Mechanismen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Bauwesen, Experimentieren, Forschung, Kreativität, Zusammenarbeit, Innovation, Ästhetik, Maschinenwesen, Kreative Problemlösung, Mechanik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      UiPath

      Automatisierungstechniken bei RPA

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Daten importieren/exportieren, Tabellenverarbeitungssoftware, Automatisierung, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Daten-Integration, Web Scraping, IT-Automatisierung, E-Mail-Sicherheit, Automatisierung von Geschäftsprozessen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Prädiktive Modellierung, Python-Programmierung, Unüberwachtes Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Mathematische Modellierung, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Deep Learning, Random Forest Algorithmus, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Computervision, Matplotlib, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      3,5
      Bewertung, 3,5 von 5 Sternen
      ·
      112 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Искусственный Интеллект (ИИ) для всех

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Market Opportunities, Technical Management, Project Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Ethics, Artificial Intelligence, Data Science, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Strategic Thinking, Discussion Facilitation, Business Ethics, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      Deep Teaching Solutions

      Accelerate Your Learning with ChatGPT

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Creative Thinking, ChatGPT, Learning Strategies, Cognitive flexibility, Curiosity, Critical Thinking, Lifelong Learning, Generative AI, Image Analysis, Artificial Intelligence, Constructive Feedback, Artificial Neural Networks, Technical Communication

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      AI Capstone Projekt mit Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prädiktive Modellierung, Datenmanipulation, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Datenverarbeitung, Wissenschaftliche Visualisierung, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Verifizierung und Validierung, Computervision

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Toronto

      Visuelle Wahrnehmung für selbstfahrende Autos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Lineare Algebra, Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Visualisierung (Computergrafik), Bildanalyse, Computergrafik, Deep Learning, Computervision

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    1…101112…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
    • Interaktive Computergrafik: The University of Tokyo
    • GPU-Programmierung: Johns Hopkins University
    • Technologien und Plattformen für Künstliche Intelligenz: Politecnico di Milano
    • Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone): University of Alberta
    • Grundlagen des Bastelns: Bewegung und Mechanismen: Exploratorium
    • Automatisierungstechniken bei RPA: UiPath
    • Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python: University of Colorado Boulder
    • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
    • Accelerate Your Learning with ChatGPT: Deep Teaching Solutions

    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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