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    • D

      DeepLearning.AI

      Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Visualisierung (Computergrafik), Netzwerk Architektur, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Datenverarbeitung, Computervision, Angewandtes maschinelles Lernen, Feature Technik, Bildanalyse, Deep Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • A

      Automation Anywhere

      Implementierung von RPA mit kognitiver Automatisierung und Analytik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Unstrukturierte Daten, Künstliche Intelligenz, Unternehmensanalytik, Durchführbarkeitsstudien, Prozessgestaltung, Dashboard, Workflow Management, Automatisierung, System-Unterstützung, Operative Analyse, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Rentabilität der Investition, Analytics, Entwicklungstests, Rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC), Projektentwurf, Benutzerkonten, Erweiterbare Markup-Sprache (XML), Automatisierung von Geschäftsprozessen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • 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

    • U

      University of Colorado Boulder

      Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      Imperial College London

      TensorFlow 2 für Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Daten-Pipelines, Generative KI, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Unüberwachtes Lernen, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Dimensionalitätsreduktion, Computer Programmierung, Datenverarbeitung, Bayessche Statistik, Deep Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Methoden des Maschinellen Lernens, Computervision, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Jupyter, Überwachtes Lernen

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • U

      University of Alberta

      Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone)

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Colorado Boulder

      Robotic Mapping and Trajectory Generation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mapping, Control Systems, Real-Time Operating Systems, Global Positioning Systems, Simulations, Image Analysis, Algorithms, Linear Algebra

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • 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
      ·
      479 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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

    • D

      DeepLearning.AI

      Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Javascript, Tensorflow, Daten in Echtzeit, JSON, Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Web-Anwendungen, Computervision, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning, Bildanalyse

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1008 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      E

      Exploratorium

      Grundlagen des Bastelns: Bewegung und Mechanismen

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

      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, Automatisierung, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Tabellenverarbeitungssoftware, IT-Automatisierung, E-Mail-Sicherheit, Web Scraping, Daten-Integration, Automatisierung von Geschäftsprozessen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…101112…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Fortgeschrittene Computer Vision mit TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Implementierung von RPA mit kognitiver Automatisierung und Analytik: Automation Anywhere
    • IBM AI Enterprise Workflow: IBM
    • Maschinelles Lernen: Theorie und praktische Anwendung mit Python: University of Colorado Boulder
    • TensorFlow 2 für Deep Learning: Imperial College London
    • Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone): University of Alberta
    • Robotic Mapping and Trajectory Generation: University of Colorado Boulder
    • Accelerate Your Learning with ChatGPT: Deep Teaching Solutions
    • Искусственный Интеллект (ИИ) для всех: DeepLearning.AI
    • Browserbasierte Modelle mit TensorFlow.js: 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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