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    • Robotics

    Robotik-Kurse Online

    Finden Sie Robotik-Kurse, die Themen wie Automatisierung, Maschinensteuerung und künstliche Intelligenz abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Ingenieurwesen, Forschung und Fertigung vor.

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    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Artificial Neural Networks, Software Architecture

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Generative AI, Self Service Technologies

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • J

      Johns Hopkins University

      Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Brustkrebs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Bayessches Netzwerk, Onkologie, Mammographie, Radiologie, Deep Learning, Methoden des Maschinellen Lernens, Bildanalyse, Epidemiologie, Computervision, Radiographie, Künstliche neuronale Netze, Medizinische Bildgebung

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Computergestützte Vision

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Psychologie, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Bildanalyse, Computervision, Computergrafik, Computergestütztes Denken, Künstliche neuronale Netze

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      SAS

      Machine Learning Under the Hood: The Technical Tips, Tricks, and Pitfalls

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Predictive Modeling, Machine Learning, Data Ethics, Predictive Analytics, Statistical Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Algorithms, Decision Tree Learning, Business Metrics, Data Analysis, Performance Measurement, Regression Analysis, Ethical Standards And Conduct, Deep Learning, Artificial Neural Networks

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      Dartmouth College

      C-Programmierung: Verwendung von Linux-Tools und -Bibliotheken - 7

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Linux, System Programmierung, Befehlszeilen-Schnittstelle, Betriebssysteme, Eingebettete Systeme, Anwendungsentwicklung, C (Programmiersprache), Software-Installation, Programm-Entwicklung, Dateisysteme, Tools erstellen, Entwicklungsumgebung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Hyperparameter Tuning with Keras Tuner

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Deep Learning, Python Programming, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • N

      National Taiwan University

      機器學習技法 (Machine Learning Techniques)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Classification And Regression Tree (CART), Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Decision Tree Learning, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Unsupervised Learning, Dimensionality Reduction, Regression Analysis

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

      Mittel · Kurs · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Natural Language Processing with Real-World Projects

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Natural Language Processing, Data Visualization, Deep Learning, Linear Algebra, Semantic Web, Seaborn, Python Programming, Machine Learning, NumPy, Supervised Learning, Pandas (Python Package), Artificial Neural Networks, Data Processing, Text Mining, Data Science, Unstructured Data, Applied Machine Learning, Markov Model, Dimensionality Reduction

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Tensorflow, Exploratory Data Analysis, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Data Quality, Data Cleansing, Data Strategy, Machine Learning, MLOps (Machine Learning Operations), Unsupervised Learning, Data Processing, Dataflow, Deep Learning, Artificial Neural Networks, PyTorch (Machine Learning Library), Supervised Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Data Pipelines

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • N

      Northeastern University

      Machine Learning in Healthcare: Fundamentals & Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Health Informatics, Big Data, Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Artificial Intelligence, Machine Learning Algorithms, Random Forest Algorithm, Deep Learning, Health Care, Unsupervised Learning, Healthcare Industry Knowledge, Healthcare Ethics, Algorithms, Data Cleansing, Artificial Neural Networks

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Universidad Austral

      Procesamiento de Lenguaje Natural

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Web Scraping, Natural Language Processing, Data Integration, Data Processing, MLOps (Machine Learning Operations), PyTorch (Machine Learning Library), Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Text Mining, Jupyter, Application Lifecycle Management, Pandas (Python Package), Systems Architecture, Analysis, Deep Learning, Application Development, Scripting

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1…232425…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Transformer Models and BERT Model - 简体中文: Google Cloud
    • Transformer Models and BERT Model - Español: Google Cloud
    • Künstliche Intelligenz zur Erkennung von Brustkrebs: Johns Hopkins University
    • Computergestützte Vision: University of Colorado Boulder
    • Machine Learning Under the Hood: The Technical Tips, Tricks, and Pitfalls: SAS
    • C-Programmierung: Verwendung von Linux-Tools und -Bibliotheken - 7: Dartmouth College
    • Hyperparameter Tuning with Keras Tuner: Coursera Project Network
    • 機器學習技法 (Machine Learning Techniques): National Taiwan University
    • Natural Language Processing with Real-World Projects: Packt
    • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud em Português Brasileiro: Google Cloud

    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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