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    • Robotics

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Digital Trends: AI, Metaverse, Persuasive Tech & Blockchain

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Digital Transformation, Emerging Technologies, Artificial Intelligence, Digital Assets, Digital Marketing, Artificial Neural Networks, Social Media, Web Development, Deep Learning, Persuasive Communication, Human Computer Interaction, Machine Learning, Business Ethics, Algorithms, Cryptography, Decision Making

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 5: 로봇 매니퓰레이션 및 차륜형 이동 로봇

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Controls, Automation Engineering, Mathematical Modeling, Torque (Physics), Mechanics, Control Systems, Mechanical Engineering, Engineering, Simulation and Simulation Software, Engineering Analysis, Applied Mathematics, Program Development, Linear Algebra

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • C

      Coursera Project Network

      Classify Radio Signals with PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Image Analysis, Feature Engineering, Digital Communications, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Telecommunications

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

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Intro to TensorFlow em Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Deep Learning, Application Deployment, Data Pipelines, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Data Processing, Data Import/Export, Regression Analysis

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      SAS

      Modeling Time Series and Sequential Data

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Time Series Analysis and Forecasting, SAS (Software), Forecasting, Regression Analysis, Applied Machine Learning, Statistical Analysis, Advanced Analytics, Statistical Methods, Predictive Modeling, Statistical Modeling, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Colorado Boulder

      Trees, SVM and Unsupervised Learning

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

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      Università di Napoli Federico II

      Machine Learning e Data Mining in R

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Supervised Learning, R Programming, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Exploratory Data Analysis, Data Mining, Tidyverse (R Package), Deep Learning, Predictive Modeling, Ggplot2, Regression Analysis, Dimensionality Reduction, Data Analysis, Statistical Analysis, Data Visualization Software, Data Manipulation

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      N

      Northeastern University

      Generative AI: Foundations and Concepts

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Bayesian Network, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Mathematical Modeling, Computer Vision, Applied Mathematics, Machine Learning, Network Architecture, Probability & Statistics

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      W

      Whizlabs

      NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Text Mining, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Deep Learning, Data Processing, Machine Learning Methods, Data Cleansing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      H

      H2O.ai

      H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Prompt Engineering, Machine Learning Methods, Natural Language Processing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      현대 로봇공학, 강좌 6: 캡스톤 프로젝트, 모바일 매니퓰레이션

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Control Systems, Robotic Process Automation, Simulations, Record Keeping, Matlab, Computer Programming, Linear Algebra

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - 한국어

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Generative AI, Large Language Modeling, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    1…303132…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Digital Trends: AI, Metaverse, Persuasive Tech & Blockchain: University of California, Davis
    • 현대 로봇공학, 강좌 5: 로봇 매니퓰레이션 및 차륜형 이동 로봇: Northwestern University
    • Classify Radio Signals with PyTorch: Coursera Project Network
    • Intro to TensorFlow em Português Brasileiro: Google Cloud
    • Modeling Time Series and Sequential Data: SAS
    • Trees, SVM and Unsupervised Learning: University of Colorado Boulder
    • Machine Learning e Data Mining in R: Università di Napoli Federico II
    • Generative AI: Foundations and Concepts: Northeastern University
    • NVIDIA: Fundamentals of NLP and Transformers : Whizlabs
    • H2O ai Large Language Models (LLMs) - Level 1: 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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
    Wirtschaft
    1095 Kurse
    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
    425 Kurse
    Informationstechnologie
    145 Kurse
    Gesundheit
    471 Kurse
    Mathematik und Logik
    70 Kurse
    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
    Physikalische Wissenschaft und Technik
    413 Kurse
    Sozialwissenschaften
    401 Kurse
    Sprachen lernen
    150 Kurse

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