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    • Robotics

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Trees, SVM and Unsupervised Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Data Science, Artificial Neural Networks, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Machine Learning, Predictive Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Feature Engineering, Random Forest Algorithm

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      N

      Northeastern University

      Generative AI: Foundations and Concepts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Computer Vision, Applied Mathematics, Machine Learning, Network Architecture, Probability & Statistics

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      H

      H2O.ai

      H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Prompt Engineering, Machine Learning Methods, Natural Language Processing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Text Mining, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Deep Learning, Data Processing, Machine Learning Methods, Data Cleansing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 6: 캡스톤 프로젝트, 모바일 매니퓰레이션

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Control Systems, Robotic Process Automation, Simulations, Record Keeping, Matlab, Computer Programming, Linear Algebra

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Generative AI, Large Language Modeling, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Curso Completo de Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Feature Engineering, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data Processing

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Universidad Austral

      NLP Modelos y Algoritmos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Deep Learning, Scikit Learn (Machine Learning Library), Python Programming, Jupyter, Machine Learning, Unsupervised Learning, Algorithms, Supervised Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Università di Napoli Federico II

      Python per la Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), NumPy, Image Analysis, Pandas (Python Package), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Jupyter, Data Manipulation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Python Programming, Data Science, Scikit Learn (Machine Learning Library)

      4,3
      Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
      ·
      9 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      Universidad Austral

      Optimización de Redes Neuronales Profundas

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Deep Learning, Performance Tuning, Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Machine Learning Algorithms, Analysis, Applied Machine Learning, Machine Learning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Art and Science of Machine Learning em Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Dimensionality Reduction, Google Cloud Platform, Machine Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Deep Learning with Real-World Projects

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Data Visualization, Deep Learning, Linear Algebra, Artificial Neural Networks, NumPy, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Seaborn, Pandas (Python Package), Tensorflow, Machine Learning, Applied Machine Learning, Computer Vision, Scikit Learn (Machine Learning Library), Supervised Learning, Python Programming, Jupyter, Machine Learning Methods, Data Analysis

      4,2
      Bewertung, 4,2 von 5 Sternen
      ·
      6 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…313233…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Trees, SVM and Unsupervised Learning: University of Colorado Boulder
    • Generative AI: Foundations and Concepts: Northeastern University
    • H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1: H2O.ai
    • NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers : Whizlabs
    • 현대 로봇공학, 강좌 6: 캡스톤 프로젝트, 모바일 매니퓰레이션: Northwestern University
    • Transformer Models and BERT Model - 한국어: Google Cloud
    • Curso Completo de Deep Learning: Coursera Project Network
    • NLP Modelos y Algoritmos: Universidad Austral
    • Python per la Data Science: Università di Napoli Federico II
    • Optimización de Redes Neuronales Profundas: Universidad Austral

    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

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
    Wirtschaft
    1095 Kurse
    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
    425 Kurse
    Informationstechnologie
    145 Kurse
    Gesundheit
    471 Kurse
    Mathematik und Logik
    70 Kurse
    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
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    413 Kurse
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    150 Kurse

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