Politecnico di Milano
Spezialisierung Künstliche Intelligenz: ein Überblick
Politecnico di Milano

Spezialisierung Künstliche Intelligenz: ein Überblick

Betreten Sie die Welt der künstlichen Intelligenz

Marcello Restelli
Nicola Gatti
Viola Schiaffonati

Dozenten: Marcello Restelli

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4.6

(215 Bewertungen)

Stufe Anfänger

Empfohlene Erfahrung

4 Wochen zu vervollständigen
bei 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Überwachtes Lernen
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Reinforcement Learning
  • Kategorie: Datenethik
  • Kategorie: Geistiges Eigentum
  • Kategorie: Computervision
  • Kategorie: Cloud-Plattformen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
  • Kategorie: Deep Learning
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von Politecnico di Milano.

Spezialisierung - 5 Kursreihen

Was Sie lernen werden

  • Erläutern Sie die bahnbrechenden Ideen, die zur Entstehung der KI führten, die größten Schwierigkeiten und wie die internationale Gemeinschaft diese überwunden hat.

  • Beschreiben Sie, was KI heute in Bezug auf die Ziele, die wissenschaftliche Gemeinschaft und die Interessen der Unternehmen ist

  • Beschreiben Sie die Taxonomie des Know-hows über KI in Bezug auf Techniken, Software und Hardware-Methoden.

  • Erläutern Sie die Notwendigkeit nationaler Strategien für KI und identifizieren Sie die wichtigsten italienischen und europäischen Akteure im Bereich KI

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Algorithmen
Kategorie: Dimensionalitätsreduktion
Kategorie: Data-Mining
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Regressionsanalyse
Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART)
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Reinforcement Learning

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie die Gründe für eine ethische Analyse im Bereich der KI.

  • Identifizieren Sie die ethischen und sozialen Auswirkungen und Implikationen der KI.

  • Nutzen Sie kritische Fähigkeiten zur Klärung und ethischen Analyse von KI in verschiedenen Lebensbereichen.

  • Analysieren Sie kritisch die aktuellen Richtlinien für KI und wenden Sie ethische und sozial verantwortliche Prinzipien in Ihrem Berufsleben an.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recht, Regulierung und Compliance
Kategorie: Regulierung und Einhaltung von Gesetzen
Kategorie: Rechtliches Risiko
Kategorie: Rechtsstreitigkeiten
Kategorie: Geistiges Eigentum
Kategorie: Zivilrecht
Kategorie: Rechtliche Strategie
Kategorie: Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Informationen zum Datenschutz

Was Sie lernen werden

  • Erkennen Sie, dass der Einsatz von KI auch unter rechtlichen Gesichtspunkten analysiert, bewertet und behandelt werden muss.

  • Nennen Sie die wichtigsten rechtlichen Konzepte zur Haftung für Entscheidungen, die von oder durch intelligente Systeme getroffen werden, und zur Entschädigung für etwaige Folgeschäden.

  • Überprüfen Sie, ob und welche strafrechtlichen Grundsätze gelten, wenn eine Straftat von einem KI-System begangen wird.

  • Erkennen Sie den Unterschied zwischen Urheberrecht und Patent und erkennen Sie die Risiken für die Grundrechte und -freiheiten, die von KI ausgehen.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Recht, Regulierung und Compliance
Kategorie: Datenethik
Kategorie: Sozialwissenschaften
Kategorie: Öffentliche Politiken
Kategorie: Wirtschaft, Politik und Sozialkunde
Kategorie: Politische Analyse, Forschung und Entwicklung
Kategorie: Soziale Gerechtigkeit
Kategorie: Entwicklung der Politik
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Informationen zum Datenschutz
Kategorie: Governance
Kategorie: Ethische Standards und Verhaltensweisen

Was Sie lernen werden

  • Beschreiben Sie das technologische Szenario der KI (Cloud, Edge, IoT) aus der IT-Perspektive.

  • Identifizieren Sie die Techniken und Lösungen des maschinellen und tiefen Lernens, die für IoT- und Edge-Computing-Systeme entwickelt wurden.

  • Erklären Sie die wichtigsten Herausforderungen und Chancen von Technologien und Plattformen für KI.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Aufstrebende Technologien
Kategorie: Architektur der Informationstechnik
Kategorie: Informationstechnologie
Kategorie: Cloud Computing Architektur
Kategorie: Rechenzentren
Kategorie: Cloud-Plattformen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Anwendungsentwicklung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Eingebettete Systeme
Kategorie: Hardware-Architektur
Kategorie: Cloud Computing

Was Sie lernen werden

  • Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens und des überwachten Lernens und beschreiben Sie die Grenzen der maschinellen Lerntechniken beim überwachten Lernen

  • Klassifizieren Sie Probleme des maschinellen Lernens beim unüberwachten Lernen, beschreiben Sie den Nutzen von Techniken zur Dimensionalitätsreduktion

  • Formulieren Sie ein sequentielles Entscheidungsproblem, erklären Sie, was eine Wertfunktion ist und beschreiben Sie, wie man eine Strategie beim verstärkenden Lernen optimiert

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML)
Kategorie: Innovation
Kategorie: Informatik
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Technologie-Strategien
Kategorie: Computer Hardware
Kategorie: Computervision
Kategorie: Künstliche Intelligenz

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Dozenten

Marcello Restelli
Politecnico di Milano
1 Kurs7.231 Lernende
Nicola Gatti
Politecnico di Milano
1 Kurs9.733 Lernende

von

Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“
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Häufig gestellte Fragen