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    Sie erlernen neue Tools oder Kompetenzen in einer interaktiven, praxisnahen Umgebung.
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    • 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

    • I

      IBM

      Deep Learning mit Keras und Tensorflow

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 6: Abschlussprojekt, Mobile Manipulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Berechnungen, Mathematische Modellierung, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Mechanik, Matlab, Simulation und Simulationssoftware, Kontrollsysteme

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Toronto

      Zustandsabschätzung und Lokalisierung für selbstfahrende Autos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Mathematische Modellierung, Schätzung, Lineare Algebra, Globale Positionierungssysteme, Methoden des Maschinellen Lernens, Analyse räumlicher Daten

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • P

      Politecnico di Milano

      Künstliche Intelligenz: Ein Überblick

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Innovation, Künstliche Intelligenz, Computer Hardware, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Technologie-Strategien, Informatik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University at Buffalo

      Kollaborative Robotersicherheit: Design & Einsatz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Sicherheit und Schutz, Rahmen für das Risikomanagement, Automatisierung, Produktprüfung, Kontrollsysteme, Fehleranalyse, Sicherheitstraining, Risikokontrolle, Technischer Standard, Elektrische Sicherheit, Ausrüstung Design

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      Universidad Nacional Autónoma de México

      Arduino y algunas aplicaciones

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Internet Of Things, Prototyping, Integrated Development Environments, Electronic Components, Embedded Systems, Electronics, Computer Programming, Debugging

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      NVIDIA

      Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Cloud-Infrastruktur, Datenspeicherung, Computer Architektur, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Künstliche neuronale Netze, IT-Infrastruktur, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Netzwerk-Infrastruktur, Rechenzentren, Deep Learning, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University at Buffalo

      Intelligente Zerspanung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Daten in Echtzeit, Open Source Technologie, Automatisierung, Künstliche Intelligenz, Kontrollsysteme, Maschinelles Lernen, Herstellungsprozesse, Maschinensteuerungen, Systemsoftware Systeme

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1375 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of California San Diego

      Internet der Dinge: Erkennung und Betätigung von Geräten

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Drahtlose Netzwerke, Eingebettete Systeme, Computer Hardware, Digitale Kommunikation, Prototyping, Eingebettete Software, Peripheriegeräte, Telekommunikation

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Fortgeschrittene Lernalgorithmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Datenethik, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Deep Learning, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Random Forest Algorithmus, Maschinelles Lernen, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      7805 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1…567…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Robotics Process Automation for Smart Manufacturing : Starweaver
    • Deep Learning mit Keras und Tensorflow: IBM
    • Moderne Robotik, Kurs 6: Abschlussprojekt, Mobile Manipulation: Northwestern University
    • Zustandsabschätzung und Lokalisierung für selbstfahrende Autos: University of Toronto
    • Künstliche Intelligenz: Ein Überblick: Politecnico di Milano
    • Kollaborative Robotersicherheit: Design & Einsatz: University at Buffalo
    • Arduino y algunas aplicaciones: Universidad Nacional Autónoma de México
    • Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs: NVIDIA
    • Intelligente Zerspanung: University at Buffalo
    • AI für alle: 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.‎

    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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