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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • H

      H2O.ai

      H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 2

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), MLOps (Machine Learning Operations), Real Time Data, Feature Engineering, Continuous Monitoring, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Deep Learning, Data Processing, Data Manipulation, Data Cleansing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Create Image Captioning Models - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Deep Learning, Computer Vision, Data Modeling, Artificial Neural Networks

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Applying AI Principles with GC - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Business Ethics, Regulatory Compliance, Ethical Standards And Conduct, Compliance Training, Google Cloud Platform, Data Governance, Governance, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Stakeholder Management

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      توقع حضور المواعيد الطبية باستخدام Python

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Exploratory Data Analysis, Data Analysis, Data Processing, Artificial Intelligence, Predictive Modeling, Data Science, Jupyter, Machine Learning, Python Programming

      Mittel · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Coursera Instructor Network

      GenAI for Call Centers: AI-Driven Customer Success

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Personalization, Customer Insights, ChatGPT, Generative AI, Call Center Experience, Prompt Engineering, Customer experience improvement, Customer Engagement, Customer Service, Workflow Management, Process Optimization, Self Service Technologies, Artificial Intelligence, Business Process Automation, Automation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Michigan

      人、テクノロジー、そしてモビリティの未来

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Economics, Policy, and Social Studies, Electric Power Systems, Socioeconomics, Emerging Technologies, Transportation Operations, Stakeholder Engagement, Technology Roadmaps, Environment and Resource Management, Safety and Security, Artificial Intelligence

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • H

      H2O.ai

      H2O Wave Starter Course

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Application Development, User Interface (UI), Development Environment, ChatGPT, Cloud Applications, Generative AI, Artificial Intelligence, Application Deployment, Python Programming, Cloud Computing, Open Source Technology

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Encoder-Decoder Architecture - בעברית

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Generative AI, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      P

      Packt

      Appraisal Skills

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Performance Appraisal, Employee Performance Management, Employee Coaching, Constructive Feedback, Follow Through, Expectation Management, Conflict Management, Emotional Intelligence, Professionalism, Goal Setting, Active Listening

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Goldman Sachs

      Goldman Sachs 10,000 Women के साथ, मोलभाव के मूल सिद्धांत

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Negotiation, Active Listening, Conflict Management, Business Communication, Goal Setting, Communication, Expectation Management, Emotional Intelligence

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Getting Started with Vertex AI Gemini 1.5 Flash

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Data Analysis, Image Analysis, Data Processing, Text Mining, Artificial Intelligence

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • P

      Packt

      Unreal Engine 5 - Endless Runner

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unreal Engine, Video Game Development, Animation and Game Design, Game Design, Virtual Environment, Augmented and Virtual Reality (AR/VR), Software Installation, User Interface (UI), Computer Graphic Techniques, Artificial Intelligence, Debugging

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • H2O Gen AI Ecosystem Overview - Level 2: H2O.ai
    • Create Image Captioning Models - 简体中文: Google Cloud
    • Responsible AI: Applying AI Principles with GC - Français: Google Cloud
    • توقع حضور المواعيد الطبية باستخدام Python: Coursera Project Network
    • GenAI for Call Centers: AI-Driven Customer Success: Coursera Instructor Network
    • 人、テクノロジー、そしてモビリティの未来: University of Michigan
    • H2O Wave Starter Course: H2O.ai
    • Encoder-Decoder Architecture - בעברית: Google Cloud
    • Appraisal Skills: Packt
    • Goldman Sachs 10,000 Women के साथ, मोलभाव के मूल सिद्धांत: Goldman Sachs

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz

    Künstliche Intelligenz (KI) ist ein schnell wachsender Zweig der Informatik, der darauf abzielt, Computer in die Lage zu versetzen, ein breites Spektrum von Aufgaben zu erfüllen, für die früher menschliche Intelligenz erforderlich war. Heute wird KI für eine Vielzahl von Aufgaben eingesetzt, z. B. zur Bilderkennung, Sprachübersetzung und Priorisierung von E-Mails oder Geschäftsabläufen. Wenn Sie also ein Smartphone besitzen, nutzen Sie wahrscheinlich jeden Tag Software mit KI-Funktionen.

    KI wird häufig im Zusammenhang mit dem eng verwandten Konzept des maschinellen Lernens diskutiert. maschinelles Lernen ist die Verwendung von Schritt-für-Schritt-Verfahren, so genannten Algorithmen, die es Computern ermöglichen, Probleme selbständig zu lösen - und dabei mit der Zeit immer besser zu werden. Gut konzipierte Algorithmen für maschinelles Lernen geben Computern die Möglichkeit, ein breites Spektrum von Problemen viel effektiver und flexibler zu lösen, als wenn Programmierer detaillierte Anweisungen für einen bestimmten Anwendungsfall geben müssten.

    Während maschinelles Lernen zur Erstellung vieler einfacher KI-Anwendungen verwendet wird, erfordert dieser Ansatz in der Regel umfangreiche, klar definierte Datensätze, um das Programm richtig zu "trainieren". Um anspruchsvollere KI-Anwendungen zu erstellen, wird eine fortgeschrittene Art des maschinellen Lernens, das so genannte Deep Learning, eingesetzt. Beim Deep Learning werden künstliche neuronale Netze verwendet, die, wie der Name schon sagt, dem menschlichen Gehirn nachempfunden sind und nicht so strukturierte Datensätze und menschliche Anleitung benötigen, um erfolgreich zu sein. Stattdessen kann die KI-Anwendung mit verschiedenen, unstrukturierten Datensätzen gefüttert werden und selbst lernen, wie sie ein bestimmtes Ziel erreichen kann.

    Selbst die leistungsfähigsten Ansätze von Deep Learning sind nicht in der Lage, die Komplexität und Kreativität des menschlichen Gehirns mit seinen Milliarden von Neuronen zu imitieren. Der Bereich der künstlichen Intelligenz hat jedoch in den letzten Jahren unglaubliche Fortschritte gemacht und verändert die Art und Weise, wie wir leben und arbeiten, auf eine Art und Weise, die noch vor einem Jahrzehnt abwegig erschienen wäre. Wer weiß, was das nächste Jahrzehnt des Fortschritts in diesem spannenden Bereich bringen wird? Studenten, die sich heute in diesem Bereich weiterbilden, könnten am Ende sogar noch radikalere Durchbrüche erzielen. ‎

    • Breitere Abdeckung der Simulation von Intelligenz(Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, Robotik)
    • Schwerpunkt auf Entscheidungs- und logischen Systemen
    • Abdeckung von symbolischer KI und Wissensrepräsentation
    • Ethik und philosophische Implikationen der KI
    • Kurse zum maschinellen Lernen konzentrieren sich speziell auf Algorithmen, die aus Daten lernen. Viele Lernende finden es vorteilhaft, mit dem maschinellen Lernen zu beginnen, bevor sie sich mit allgemeineren KI-Themen befassen.‎
    • Aufbau und Einsatz von KI-Modellen
    • Arbeiten mit gängigen KI-Frameworks(TensorFlow, PyTorch)
    • Implementierung von Systemen zur Verarbeitung natürlicher Sprache
    • Entwicklung von Computer-Vision-Anwendungen
    • Schaffung autonomer Entscheidungssysteme
    • Ethische KI-Entwicklung und -Einsatz
    • Die Projekte sind so konzipiert, dass sie reale Szenarien widerspiegeln, denen Sie in KI-Rollen begegnen werden.‎

    KI-Fachwissen öffnet Türen zu verschiedenen Rollen:

    • AI-Ingenieur/Entwickler
    • Ingenieur für maschinelles Lernen
    • Spezialist für natürliche Sprachverarbeitung (NLP)
    • Ingenieur für Computer Vision
    • KI-Forschungswissenschaftler
    • KI-Ethik-Berater
    • KI-Produktmanager
    • Das Feld wächst weiter und es entstehen regelmäßig neue Spezialisierungen. Viele Kurse enthalten Hinweise zu Karrierewegen und zur Berufsvorbereitung. Nutzen Sie diesen Entscheidungsbaum, um KI-Karrierepfade zu erkunden.‎

    Ja, Coursera bietet eine Vielzahl von kostenlosen Kursen zu vielen Themen an, darunter auch künstliche Intelligenz. Sie können zwar auf die meisten Kursmaterialien kostenlos zugreifen, indem Sie die Kurse besuchen, dies beinhaltet jedoch keine benoteten Aufgaben oder ein Abschlusszertifikat. Für diejenigen, die ein Zertifikat erwerben möchten, um ihr Lernen zu präsentieren oder ihr berufliches Profil zu verbessern, bietet Coursera die Möglichkeit, den Kurs zu kaufen. Darüber hinaus bietet Coursera kostenlose Testversionen oder finanzielle Unterstützung für Lernende, die sich dafür qualifizieren, so dass Zertifizierungen für alle zugänglich sind.‎

    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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