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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Advanced Neural Network Techniques

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Generative AI, Unsupervised Learning, Data Ethics, Artificial Intelligence, Machine Learning, Markov Model, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      E

      Edureka

      Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Deep Learning, Unsupervised Learning, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Data-Driven Decision-Making, Matplotlib, Probability & Statistics, Image Analysis, Regression Analysis, Machine Learning, Plotly, Scikit Learn (Machine Learning Library), Statistical Analysis, Statistical Methods, Natural Language Processing, Artificial Neural Networks, Visualization (Computer Graphics), Artificial Intelligence

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Art and Science of Machine Learning en Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms, Artificial Neural Networks, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Google Cloud Platform

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Fundamentals of AI, Machine Learning, and Python Programming

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Predictive Modeling, Deep Learning, Matplotlib, Artificial Intelligence, Pandas (Python Package), Python Programming, NumPy, Data Analysis, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Exploratory Data Analysis, Programming Principles, Classification And Regression Tree (CART), Data Processing, Regression Analysis, Data Manipulation, Machine Learning, Computer Programming

      Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      컨볼루션 신경망

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Tensorflow, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Algorithms, Data Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Classify Images with TensorFlow Convolutional Neural Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Data Collection, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Computer Vision, Google Cloud Platform, Visualization (Computer Graphics)

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • D

      DeepLearning.AI

      Повышение эффективности глубоких нейросетей

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Deep Learning, Data Compilation, Statistical Analysis, Artificial Neural Networks, Performance Tuning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Algorithms

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Packt

      Deep Learning - Artificial Neural Networks with TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), Image Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Machine Learning, NumPy

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Tensorflow, Artificial Intelligence, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Application Deployment, Text Mining, Machine Learning, Natural Language Processing, Predictive Modeling, Python Programming, Time Series Analysis and Forecasting, Network Architecture, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Data Analysis

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced Semantic Processing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Semantic Web, Data Processing, Text Mining, Applied Machine Learning, Dimensionality Reduction, Unstructured Data, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Linear Algebra, Unsupervised Learning, Statistical Methods

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      الشبكات العصبونية الالتفافية

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Computer Vision, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Tensorflow, PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Packt

      Deep Neural Network for Beginners Using Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Data Processing, Artificial Neural Networks, Feature Engineering, Data Cleansing, Python Programming, Network Architecture, Machine Learning Algorithms, NumPy, Regression Analysis, Supervised Learning, Performance Tuning

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    1…343536…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Advanced Neural Network Techniques: Johns Hopkins University
    • Mastering AI: Neural Nets, Vision System, Speech Recognition: Edureka
    • Art and Science of Machine Learning en Français: Google Cloud
    • Fundamentals of AI, Machine Learning, and Python Programming: Packt
    • 컨볼루션 신경망: DeepLearning.AI
    • Classify Images with TensorFlow Convolutional Neural Networks: Google Cloud
    • Повышение эффективности глубоких нейросетей: DeepLearning.AI
    • Deep Learning - Artificial Neural Networks with TensorFlow: Packt
    • Deep Learning: Recurrent Neural Networks with Python: Packt
    • Advanced Semantic Processing: Packt

    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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