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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Tensorflow, Deep Learning, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • A

      Association of International Certified Professional Accountants

      Argumente für die Automatisierung robotergestützter Prozesse

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Geschäftliche Anforderungen, Digitale Transformation, Prozess-Analyse, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Wert-Angebote, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Projekt-Scoping, Geschäftsprozess, Buchhaltungs- und Finanzsoftware, Prozess-Mapping, Prozessverbesserung, Änderungsmanagement, Rentabilität der Investition

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Stanford University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1989 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Fehlersuche, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Algorithmen für maschinelles Lernen, Analyse, Leistungsoptimierung, Tensorflow, Deep Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Faltungsneuronale Netze in TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Bildanalyse, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Tensorflow, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Computervision

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      8192 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow

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

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1096 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Duke University

      Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Prozess-Optimierung, Generative KI, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen, Verwaltung von Kundendaten, Big Data, Datenanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Deep Learning

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Generative KI, Maschinelles Lernen, Datenethik, Künstliche neuronale Netze, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bildanalyse, Deep Learning, Leistungstests

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Politecnico di Milano

      Technologien und Plattformen für Künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Internet der Dinge, Künstliche Intelligenz, Informationstechnologie, Hardware-Architektur, Anwendungsentwicklung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Cloud Computing Architektur, Rechenzentren, Cloud Computing, Aufkommende Technologien, Deep Learning, Cloud-Plattformen, Architektur der Informationstechnik, Eingebettete Systeme

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Alberta

      Ein vollständiges System zum Verstärkungslernen (Capstone)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Fehlersuche, Künstliche neuronale Netze, Reinforcement Learning, Markov-Modell, Algorithmen, Lösungsarchitektur, Leistungstests, Algorithmen für maschinelles Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…91011…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Argumente für die Automatisierung robotergestützter Prozesse: Association of International Certified Professional Accountants
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für das Gesundheitswesen: Stanford University
    • Grundlegende Generative Adversarische Netzwerke (GANs) erstellen: DeepLearning.AI
    • Tiefe neuronale Netze verbessern: Abstimmung der Hyperparameter, Regularisierung und Optimierung: DeepLearning.AI
    • Faltungsneuronale Netze in TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Benutzerdefinierte Modelle, Schichten und Verlustfunktionen mit TensorFlow: DeepLearning.AI
    • Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager: Duke University
    • KI-Grundlagen für Nicht-Datenwissenschaftler: University of Pennsylvania
    • Bessere Generative Adversarial Networks (GANs) erstellen: DeepLearning.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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