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    • D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verarbeitung natürlicher Sprache, Daten bereinigen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche neuronale Netze, Algorithmen, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Methoden des Maschinellen Lernens, Markov-Modell, Datenverarbeitung, Text Mining

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1753 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Datenethik, Überwachtes Lernen, Dimensionalitätsreduktion, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Kollaborative Software, Maschinelles Lernen, Algorithmen, Reinforcement Learning, Anomalie-Erkennung, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Methoden des Maschinellen Lernens, Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep Learning

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      4681 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Netzwerk Architektur, Objektorientierte Programmierung (OOP), Netzwerk-Modell, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, API-Design

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1095 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • S

      Stanford University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Überwachtes Lernen, Gesundheitstechnologie, Künstliche neuronale Netze, Gesundheitsinformatik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Kenntnisse der Gesundheitsbranche, Ethik im Gesundheitswesen, Reinforcement Learning, Gesundheitspflege, Datenqualität, Statistisches maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Sequenz-Modelle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      Duke University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Algorithmen, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Leistungsmetrik, Deep Learning, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Computervision, Künstliche neuronale Netze

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Künstliche neuronale Netze, Methoden des Maschinellen Lernens, Deep Learning, Text Mining

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      1170 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Datenethik, Unüberwachtes Lernen, Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision, Bildanalyse, Deep Learning

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1987 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      T

      The University of Tokyo

      Interaktive Computergrafik

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      UiPath

      RPA-Grundlagen und Einführung in UiPath

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Fehlersuche, Software-Installation, Versionskontrolle, Benutzeroberfläche (UI), Automatisierung, Software-Entwicklungstools, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Integrierte Entwicklungsumgebungen

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      AI For Everyone (すべての人のためのAIリテラシー講座)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Digital Transformation, Deep Learning, Team Building, Technical Management, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Ethics, Data Science

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Einführung in den Handel, maschinelles Lernen & GCP

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Technische Analyse, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Google Cloud-Platform, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Wertpapierhandel, Vorhersage, Finanzielle Prognosen, Finanzhandel, Regressionsanalyse, Statistisches maschinelles Lernen, Finanzplanung, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Quantitative Forschung

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      874 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…8910…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Natürliche Sprachverarbeitung mit probabilistischen Modellen: DeepLearning.AI
    • Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen: DeepLearning.AI
    • Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
    • Sequenz-Modelle: DeepLearning.AI
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University
    • Natürliche Sprachverarbeitung mit Sequenzmodellen: DeepLearning.AI
    • Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen: DeepLearning.AI
    • Interaktive Computergrafik: The University of Tokyo
    • RPA-Grundlagen und Einführung in UiPath: UiPath

    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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