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      U

      University of Maryland, College Park

      Digital Marketing Tools: Machine Learning and AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Apache Hadoop, Marketing Automation, Marketing Analytics, Digital Marketing, Marketing Strategies, Big Data, Marketing, Customer Insights, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence, Predictive Analytics

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Intrusion Detection and Prevention, Threat Detection, Computer Security Incident Management, Cybersecurity, Incident Response, Applied Machine Learning, Network Security, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Améliorez les réseaux neuronaux profonds

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Numerical Analysis, Network Architecture, Algorithms, Verification And Validation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Packt

      Deep Learning - Computer Vision for Beginners Using PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Computer Vision, Matplotlib, Python Programming, Deep Learning, Pandas (Python Package), NumPy, Jupyter, Data Manipulation, Artificial Neural Networks

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced Machine Learning and Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Shiny (R Package), Applied Machine Learning, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Statistical Machine Learning, Tensorflow, Classification And Regression Tree (CART), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Regression Analysis, Dimensionality Reduction, Unsupervised Learning, Interactive Data Visualization, Time Series Analysis and Forecasting, Data Processing

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced Generative Adversarial Networks (GANs)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Image Analysis, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Jupyter, Matplotlib, NumPy

      Fortgeschritten · Kurs · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Visualization (Computer Graphics), Supervised Learning, Scalability, Application Frameworks

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Foundations of Deep Learning and Neural Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Computer Vision, Machine Learning Methods, Network Architecture, Linear Algebra, Probability Distribution

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - Deutsch

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced CNNs, Transfer Learning, and Recurrent Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Applied Machine Learning, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Medical Imaging, Performance Tuning

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      Edureka

      Practical Deep Learning with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Applied Machine Learning, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Natural Language Processing, Supervised Learning, Network Architecture, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fundação Instituto de Administração

      Engajamento, Conversão e o Consumidor

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Sales Strategy, Customer Analysis, Marketing Strategies, Data Visualization Software, Customer Engagement, Data Analysis, Consumer Behaviour, Regression Analysis, Performance Measurement, Market Research, Statistical Analysis, Target Market, Pandas (Python Package), Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Artificial Neural Networks

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Digital Marketing Tools: Machine Learning and AI: University of Maryland, College Park
    • Machine Learning and Emerging Technologies in Cybersecurity: Johns Hopkins University
    • Améliorez les réseaux neuronaux profonds: DeepLearning.AI
    • Deep Learning - Computer Vision for Beginners Using PyTorch: Packt
    • Advanced Machine Learning and Deep Learning: Packt
    • Advanced Generative Adversarial Networks (GANs): Packt
    • TensorFlow を使った畳み込みニューラルネットワーク: DeepLearning.AI
    • Foundations of Deep Learning and Neural Networks: Packt
    • Transformer Models and BERT Model - Deutsch: Google Cloud
    • Advanced CNNs, Transfer Learning, and Recurrent Networks: Packt

    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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