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    • Robotics

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    • D

      DeepLearning.AI

      Сверточные нейронные сети

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Visualization (Computer Graphics), Network Architecture

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Digital Technology and Social Change

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Digital Transformation, Innovation, Digital Communications, Data Ethics, Machine Learning, Business Transformation, Emerging Technologies, Technology Strategies, OpenAI, Data Storage, Artificial Intelligence, Social Studies, Media and Communications, Digital Assets, Computer Science, Digital Marketing, ChatGPT, Sociology, Social Sciences, Artificial Neural Networks

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Deep Learning with PyTorch : GradCAM

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Heat Maps, Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Computer Vision

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fractal Analytics

      Kodierung mit generativer KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Objektorientierte Programmierung (OOP), Fehlersuche, Schnelles Engineering, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache, Semantisches Web, Computer Programmierung, Generative KI, Grundsätze der Programmierung, Künstliche neuronale Netze

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      A

      Arizona State University

      Using Rapid Prototyping in the Engineering Design Process

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engineering Design Process, Engineering Drawings, Prototyping, Drafting and Engineering Design, Mechanical Drawings, Computer-Aided Design, Technical Drawing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Interpretable machine learning applications: Part 3

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Data-Driven Decision-Making, Applied Machine Learning, Financial Forecasting, Business Analytics, Predictive Modeling, Deep Learning, Machine Learning, Commercial Lending, Decision Making, Mortgage Loans, Exploratory Data Analysis, Consumer Lending

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Colorado Boulder

      Fundamentals of Natural Language Processing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Text Mining, Statistical Modeling, Data Processing, Probability & Statistics, Unstructured Data, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Supervised Learning, Algorithms, Regression Analysis

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California San Diego

      Auswirkungen der Technologie auf den Unterricht: Datenerfassung, Nutzung und Datenschutz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datensicherheit, AI-Personalisierung, Informationen zum Datenschutz, Pädagogik, Datenethik, Kryptographie, Maschinelles Lernen, Big Data, Cybersicherheit, Web-Anwendungen, Künstliche neuronale Netze, Verschlüsselung, Informatik, Web-Server

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Réseaux neuronaux convolutifs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Dimensionality Reduction, Applied Machine Learning, Network Architecture, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      L

      L&T EduTech

      VLSI chip design with CPS for Industrial Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Embedded Systems, Embedded Software, Electronic Systems, PIC Microcontrollers, Computer Systems, Internet Of Things, Automation, Vibrations, System Programming, Control Systems, C (Programming Language), Programmable Logic Controllers, Hardware Architecture, Peripheral Devices, Electronics, Wireless Networks, Medical Equipment and Technology, Electric Power Systems, Civil Engineering, Structural Engineering

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Deep Learning Methoden für das Gesundheitswesen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Dimensionalitätsreduktion, Gesundheitsinformatik, Maschinelles Lernen, Feature Technik, Bildanalyse, Angewandtes maschinelles Lernen, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, Medizinische Bildgebung, Computervision, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Jupyter

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Pennsylvania

      로봇공학: 캡스톤 디자인

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Control Systems, Automation, Artificial Intelligence, Matlab, Embedded Software, Simulations, Computer Vision, Mathematical Modeling, Mechanics, Python Programming, Algorithms, Electronic Components

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    1…272829…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Сверточные нейронные сети: DeepLearning.AI
    • Digital Technology and Social Change: University of California, Davis
    • Deep Learning with PyTorch : GradCAM: Coursera Project Network
    • Kodierung mit generativer KI: Fractal Analytics
    • Using Rapid Prototyping in the Engineering Design Process: Arizona State University
    • Interpretable machine learning applications: Part 3: Coursera Project Network
    • Fundamentals of Natural Language Processing: University of Colorado Boulder
    • Auswirkungen der Technologie auf den Unterricht: Datenerfassung, Nutzung und Datenschutz: University of California San Diego
    • Réseaux neuronaux convolutifs: DeepLearning.AI
    • VLSI chip design with CPS for Industrial Applications: L&T EduTech

    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.

    Andere wissenswerte Themen

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