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      L

      LearnKartS

      Introduction to AI and Machine Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AWS SageMaker, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Natural Language Processing, Amazon Web Services, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms, Feature Engineering, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Data Processing, Data Wrangling

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Clemson University

      Human-Centered Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Data Ethics, Human Centered Design, Human Computer Interaction, Human Factors, Generative AI, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Research Methodologies, Artificial Neural Networks, Ethical Standards And Conduct, Qualitative Research, Reinforcement Learning, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Foundations of Deep Learning and Neural Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Computer Vision, Machine Learning Methods, Network Architecture, Linear Algebra, Probability Distribution

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Transformer Models and BERT Model - Deutsch

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      F

      Fundação Instituto de Administração

      Engajamento, Conversão e o Consumidor

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Analytics, Sales Strategy, Customer Analysis, Marketing Strategies, Data Visualization Software, Customer Engagement, Data Analysis, Consumer Behaviour, Regression Analysis, Performance Measurement, Market Research, Statistical Analysis, Target Market, Pandas (Python Package), Predictive Modeling, Decision Tree Learning, Artificial Neural Networks

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced CNNs, Transfer Learning, and Recurrent Networks

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Applied Machine Learning, Tensorflow, Computer Vision, Natural Language Processing, Medical Imaging, Performance Tuning

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

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

      Edureka

      Practical Deep Learning with Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Applied Machine Learning, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Natural Language Processing, Supervised Learning, Network Architecture, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Indian Institute of Technology Guwahati

      Elements of Computer Aided Manufacturing

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer-Aided Design, Manufacturing Processes, Mechanical Engineering, Manufacturing Operations, Automation, Simulation and Simulation Software, Robotic Process Automation, Programming Principles

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • P

      Packt

      Deep Learning - Crash Course 2023

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Deep Learning, Keras (Neural Network Library), NumPy, Matplotlib, Python Programming, Artificial Neural Networks, Pandas (Python Package), Machine Learning Methods, Data Science, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Processing, Network Model, Data Manipulation, Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 3–6 Monate

    • P

      Packt

      Mastering Image Segmentation with PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Image Analysis, Applied Machine Learning, Deep Learning, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Data Processing, Performance Tuning, Supervised Learning, Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      N

      Northeastern University

      Machine Learning for Engineers: Algorithms and Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Statistical Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Applied Machine Learning, Statistical Methods, Statistical Modeling, Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Regression Analysis, Algorithms, Predictive Modeling, Dimensionality Reduction

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IIT Roorkee

      Data Mining for Smart Cities

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Supervised Learning, Anomaly Detection, Data Mining, Machine Learning Algorithms, Data Processing, Big Data, Data Cleansing, Data Visualization, Python Programming, Data-Driven Decision-Making, NumPy, Exploratory Data Analysis, Deep Learning, Regression Analysis, Artificial Neural Networks

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Introduction to AI and Machine Learning: LearnKartS
    • Human-Centered Artificial Intelligence: Clemson University
    • Foundations of Deep Learning and Neural Networks: Packt
    • Transformer Models and BERT Model - Deutsch: Google Cloud
    • Engajamento, Conversão e o Consumidor: Fundação Instituto de Administração
    • Advanced CNNs, Transfer Learning, and Recurrent Networks: Packt
    • Practical Deep Learning with Python: Edureka
    • Elements of Computer Aided Manufacturing: Indian Institute of Technology Guwahati
    • Deep Learning - Crash Course 2023: Packt
    • Mastering Image Segmentation with PyTorch: 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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