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    • Robotics

    Robotik-Kurse Online

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Universidad Nacional Autónoma de México

      Comportamiento adaptativo

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Algorithms, Systems Thinking, Artificial Neural Networks, Simulations, Computational Thinking, Network Analysis

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Create a Superhero Name Generator with TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Natural Language Processing, Python Programming, Machine Learning Methods, Text Mining, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Data Processing

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 1: 로봇 동작의 기초

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Mathematical Modeling, Engineering, Mechanics, Automation, Torque (Physics), Engineering Analysis, Virtual Environment, Simulation and Simulation Software, Engineering Calculations, Matlab, Applied Mathematics, Linear Algebra, Computer Programming Tools

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Copenhagen Business School

      KI und die Illusion von Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Human Learning, Theoretische Informatik, Statistisches maschinelles Lernen, Aufkommende Technologien, Verarbeitung natürlicher Sprache, OpenAI, Modellierung großer Sprachen, Mensch-Computer-Interaktion, Generative KI, Computergestütztes Denken, Künstliche neuronale Netze

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • T

      The University of Chicago

      Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistische Methoden, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Dimensionalitätsreduktion, Random Forest Algorithmus, Pandas (Python-Paket), Algorithmen für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Feature Technik, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Deep Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Regressionsanalyse, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Unüberwachtes Lernen

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      23 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fundação Instituto de Administração

      RH, Dados e Inteligência Artificial

      Kompetenzen, die Sie erwerben: People Analytics, HR Tech, Deep Learning, Digital Transformation, Machine Learning, Human Resources, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Data-Driven Decision-Making, Predictive Modeling

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      L&T EduTech

      KI-Prinzipien mit Edge Computing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Computervision, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Bildanalyse, Überwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Internet der Dinge, Lösungsarchitektur, Aufkommende Technologien, Unüberwachtes Lernen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français

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

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      CertNexus

      Entscheidungsbäume, SVMs und künstliche neuronale Netze erstellen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Lernen mit Entscheidungsbäumen, Statistisches maschinelles Lernen, Computervision, Random Forest Algorithmus, Regressionsanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Überwachtes Lernen

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      الشبكات العصبية والتعلم العميق

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Applied Machine Learning, Machine Learning, Network Architecture, Supervised Learning

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Statistical Learning for Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Unsupervised Learning, Statistical Machine Learning, Classification And Regression Tree (CART), Data Science, Decision Tree Learning, Statistical Methods, Artificial Neural Networks, Statistical Analysis, Regression Analysis, R Programming, Predictive Modeling, Supervised Learning, Statistical Inference, Advanced Analytics, Dimensionality Reduction, Random Forest Algorithm, Machine Learning, Sampling (Statistics)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4
      Bewertung, 4 von 5 Sternen
      ·
      17 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Medical Insurance Premium Prediction with Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Visualization, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Interactive Data Visualization, Predictive Modeling, Tensorflow, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Processing, Predictive Analytics, Data Manipulation, Data Cleansing, Machine Learning, Regression Analysis

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    1…262728…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Comportamiento adaptativo: Universidad Nacional Autónoma de México
    • Create a Superhero Name Generator with TensorFlow: Coursera Project Network
    • 현대 로봇공학, 강좌 1: 로봇 동작의 기초: Northwestern University
    • KI und die Illusion von Intelligenz: Copenhagen Business School
    • Maschinelles Lernen: Konzepte und Anwendungen: The University of Chicago
    • RH, Dados e Inteligência Artificial: Fundação Instituto de Administração
    • KI-Prinzipien mit Edge Computing: L&T EduTech
    • Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud en Français: Google Cloud
    • Entscheidungsbäume, SVMs und künstliche neuronale Netze erstellen: CertNexus
    • الشبكات العصبية والتعلم العميق: 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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