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    • Robotics

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    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      U

      University of California, Berkeley

      Master of Advanced Study in Engineering Degree Preview

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Environmental Engineering, Electronics Engineering, Electronics, Civil Engineering, Manufacturing Processes, Control Systems, Manufacturing and Production, Environmental Issue, Electronic Systems, Electronic Components, Semiconductors, Engineering, Production Process, Engineering Management, Electrical Engineering, Energy and Utilities, Electrical and Computer Engineering, Systems Engineering, Robotic Process Automation, Automation

      5
      Bewertung, 5 von 5 Sternen
      ·
      8 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      CNNs with TensorFlow: Basics of Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Matplotlib, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Applied Machine Learning, Python Programming

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Explainable Machine Learning (XAI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Python Programming, Image Analysis, Machine Learning, Visualization (Computer Graphics), Deep Learning, Predictive Analytics, Artificial Neural Networks

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      LearnQuest

      Neuronale Netzwerke und Random Forests

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Netzwerk Architektur, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Prädiktive Modellierung, Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Random Forest Algorithmus, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Regressionsanalyse, Deep Learning, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze

      2,9
      Bewertung, 2,9 von 5 Sternen
      ·
      13 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Interpretable Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Decision Tree Learning, Data Ethics, Regression Analysis, Predictive Modeling, Machine Learning, Applied Machine Learning, Statistical Modeling, Python Programming, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Algorithms

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Foundations of Neural Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Reinforcement Learning, Generative AI, Debugging, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, Machine Learning, Computer Vision, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Ethical Standards And Conduct, Applied Machine Learning, Unstructured Data, Linear Algebra, Markov Model, Data-Driven Decision-Making, Natural Language Processing

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 2: 로봇 기구학

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mechanics, Torque (Physics), Mathematical Modeling, Engineering Analysis, Engineering Calculations, Mechanical Engineering, Numerical Analysis, Applied Mathematics, Trigonometry, Control Systems, Linear Algebra, Spatial Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      Edureka

      Generative AI-Grundlagen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Datenethik, Schnelles Engineering, ChatGPT, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, Unüberwachtes Lernen

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      10 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Glasgow

      Deep learning in Electronic Health Records - CDSS 2

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Electocardiography, Machine Learning Methods, Artificial Neural Networks, Data Processing, Health Informatics, Electronic Medical Record, Data Cleansing, Feature Engineering, Data Transformation, Time Series Analysis and Forecasting, Predictive Modeling, Performance Testing

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      H

      H2O.ai

      Large Language Models

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Collaborative Software, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Prompt Engineering, Machine Learning Methods, Training Programs, Data Validation, Data Cleansing, Program Evaluation, Business Logic, Natural Language Processing, Applied Machine Learning, AI Personalization, MLOps (Machine Learning Operations), Data Processing, Data Transformation, Verification And Validation

      3,6
      Bewertung, 3,6 von 5 Sternen
      ·
      11 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 4: 로봇 동작 계획 및 제어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Control Systems, Simulation and Simulation Software, Graph Theory, Mathematical Modeling, Artificial Intelligence, Computer Programming Tools, Mechanics, Algorithms, Virtual Environment, Applied Mathematics, Numerical Analysis, Differential Equations, Torque (Physics)

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 3: 로봇 동역학

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation Engineering, Mathematical Modeling, Computer Programming Tools, Simulation and Simulation Software, Mechanical Engineering, Engineering Calculations, Software Development Tools, Numerical Analysis, Mechanics, Torque (Physics), Algorithms, Control Systems, Applied Mathematics, Differential Equations, Linear Algebra

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…293031…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Master of Advanced Study in Engineering Degree Preview : University of California, Berkeley
    • CNNs with TensorFlow: Basics of Machine Learning: Coursera Project Network
    • Explainable Machine Learning (XAI): Duke University
    • Neuronale Netzwerke und Random Forests: LearnQuest
    • Interpretable Machine Learning: Duke University
    • Foundations of Neural Networks: Johns Hopkins University
    • 현대 로봇공학, 강좌 2: 로봇 기구학: Northwestern University
    • Generative AI-Grundlagen: Edureka
    • Deep learning in Electronic Health Records - CDSS 2: University of Glasgow
    • Large Language Models: H2O.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.‎
    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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