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    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
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    Erkunden Sie den Robotics-Kurskatalog

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of California, Santa Cruz

      KI, Empathie und Ethik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Entwicklung der Politik, Datenethik, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      New York Institute of Finance

      Reinforcement Learning für Handelsstrategien

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Portfolio Management, Finanzhandel, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Finanzmarkt, Markov-Modell, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Software für maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      Robotic Mapping and Trajectory Generation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engineering, Scientific, and Technical Instruments, Data Mapping, Real-Time Operating Systems, Global Positioning Systems, Simulations, Linear Algebra, Performance Tuning, Algorithms, Computer Science, Computer Programming

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Computer Vision Fundamentals with Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Computer Vision, Image Analysis, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Supervised Learning, Google Cloud Platform, Machine Learning Methods, Feature Engineering, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Small Data, Data Processing, Cloud API

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      Università di Napoli Federico II

      Modelling and simulation of mechanical systems

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Based Systems Engineering, Mechanical Engineering, Control Systems, Computer Vision, Laboratory Experience, Simulations, Equipment Design, Matlab, Electronic Systems, Technical Design, Vibrations, Hydraulics, Automation

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Fake News Detection with Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Text Mining, Artificial Neural Networks, Matplotlib, Data Cleansing, Data Import/Export, Data Analysis, Natural Language Processing, Data Processing, Data Manipulation, Machine Learning

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • I

      Indian Institute of Science

      Micro Electromechanical Systems

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Electronics Engineering, Semiconductors, Electronics, Hardware Design, Electronic Systems, Embedded Systems, Mechanical Engineering, Chemical and Biomedical Engineering, Manufacturing Processes, Laboratory Equipment, Process Engineering, Laboratory Testing, 3D Modeling

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      Universidad Nacional de Colombia

      Aprendizajes en Ingeniería y Agricultura con Arduino: Construcción y automatización de un invernadero

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Control Systems, Electronics, Internet Of Things, Water Resources, Embedded Systems, Architecture and Construction, Education Software and Technology, Computer Programming Tools, Engineering, Environmental Monitoring, Electronic Components, Basic Electrical Systems, Programming Principles

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Text Mining, Feature Technik, Generative KI, Methoden des Maschinellen Lernens, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      New York University

      Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Finanzhandel, Portfolio Management, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Korrelationsanalyse, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Reinforcement Learning, Maschinelles Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Python-Programmierung, Künstliche neuronale Netze, Jupyter, Überwachtes Lernen, Finanzmarkt, Angewandtes maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Explorative Datenanalyse

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • A

      Arizona State University

      Adding Electronics to Rapid Prototypes

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Basic Electrical Systems, Electronics, Electronic Components, Prototyping, Electronic Hardware, Electrical Wiring, Hardware Design, Embedded Systems, Machine Controls, Schematic Diagrams

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Maschinelles Lernen Capstone

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Technische Kommunikation, Unüberwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Daten Präsentation, Statistische Analyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Datenanalyse, Explorative Datenanalyse, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    1…131415…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • KI, Empathie und Ethik: University of California, Santa Cruz
    • Reinforcement Learning für Handelsstrategien: New York Institute of Finance
    • Robotic Mapping and Trajectory Generation: University of Colorado Boulder
    • Computer Vision Fundamentals with Google Cloud: Google Cloud
    • Modelling and simulation of mechanical systems: Università di Napoli Federico II
    • Fake News Detection with Machine Learning: Coursera Project Network
    • Micro Electromechanical Systems: Indian Institute of Science
    • Aprendizajes en Ingeniería y Agricultura con Arduino: Construcción y automatización de un invernadero: Universidad Nacional de Colombia
    • Gen KI Grundlegende Modelle für NLP & Sprachverstehen: IBM
    • Grundlagen des maschinellen Lernens im Finanzwesen: New York University

    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.

    Andere wissenswerte Themen

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