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    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of Washington

      Computational Neuroscience

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Netzwerk-Modell, Neurologie, Reinforcement Learning, Matlab, Biologie, Lineare Algebra, Computergestütztes Denken, Algorithmen für maschinelles Lernen, Mathematische Modellierung, Informatik, Überwachtes Lernen

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1105 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      P

      Pohang University of Science and Technology(POSTECH)

      Einführung und Programmierung mit IoT-Boards

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Eingebettete Systeme, Internet der Dinge, Allgemeine Vernetzung, Computer-Programmierwerkzeuge, Infrastruktur Architektur, Elektronische Hardware, Computer Hardware, Drahtlose Netzwerke, Architektur der Informationstechnik, Aufkommende Technologien, Software-Architektur

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1790 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Infinitesimalrechnung, Algorithmen, Fortgeschrittene Mathematik, Statistische Analyse, Lineare Algebra, Methoden des Maschinellen Lernens, Derivate

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5704 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Teambildung, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Datenethik, Deep Learning, Bedarfsanalyse, Datenverarbeitung, Geschäftsethik, Strategisches Denken, Maschinelles Lernen, Technische Leitung, Marktchancen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      N

      National Taiwan University

      BIM-Grundlagen für Ingenieure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: 3D-Modellierung, Datenmodellierung, Computergestütztes Design, Bauwesen, Building Information Modeling, Technische Dokumentation, Informationsmanagement

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1894 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • M

      MathWorks

      Computer Vision für Technik und Wissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bewegte Grafiken, Feature Technik, Bildanalyse, Deep Learning, Computervision, Leistungstests, Algorithmen, Geografische Informationen und Technologie, Angewandtes maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Matlab, Algorithmen für maschinelles Lernen, Medizinische Bildgebung, Datenüberprüfung, Visualisierung (Computergrafik), Geometrische Bemaßung und Tolerierung, Daten-Mapping

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

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Deep Learning mit Keras und Tensorflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz, Unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Bildanalyse, Reinforcement Learning, Leistungsoptimierung, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Transformator-Modelle und BERT-Modell

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Starweaver

      Robotics Process Automation for Smart Manufacturing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Robotic Process Automation, Business Process Automation, Automation, Manufacturing Processes, Manufacturing Operations, Key Performance Indicators (KPIs), Internet Of Things, Systems Integration, Scalability, UI Components, Artificial Intelligence

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • T

      Technical University of Munich (TUM)

      Digitalisierung in der Luft- und Raumfahrtindustrie

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Menschliche Faktoren, Digitale Transformation, Wartung, Leiterschaft, Herstellungsprozesse, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Automatisierung, Simulation und Simulationssoftware, Produktionsprozess

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 5: Robotermanipulation und mobile Roboter auf Rädern

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Drehmoment (Physik), Technische Analyse, Kontrollsysteme, Lineare Algebra, Mechanik, Maschinensteuerungen, Automatisierung, Schätzung, Mathematische Modellierung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      MathWorks

      Einführung in Computer Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Bildanalyse, Geografische Informationen und Technologie, Angewandtes maschinelles Lernen, Matlab, Medizinische Bildgebung, Algorithmen, Visualisierung (Computergrafik), Geometrische Bemaßung und Tolerierung, Daten-Mapping, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…456…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Computational Neuroscience: University of Washington
    • Einführung und Programmierung mit IoT-Boards: Pohang University of Science and Technology(POSTECH)
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • BIM-Grundlagen für Ingenieure: National Taiwan University
    • Computer Vision für Technik und Wissenschaft: MathWorks
    • Deep Learning mit Keras und Tensorflow: IBM
    • Transformator-Modelle und BERT-Modell: Google Cloud
    • Robotics Process Automation for Smart Manufacturing : Starweaver
    • Digitalisierung in der Luft- und Raumfahrtindustrie: Technical University of Munich (TUM)

    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.‎

    Möchten Sie die Robotik-Kenntnisse Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere Robotik-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    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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