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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

    Finden Sie Kurse zu Künstlicher Intelligenz, die Themen wie Machine Learning, Datenverarbeitung und neuronale Netze abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Technologie und Forschung vor.

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    • G

      Google Cloud

      Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Google Cloud Platform, Deep Learning, Data Processing, Scalability, Data Transformation, Application Deployment, Artificial Neural Networks, Data Pipelines, Machine Learning, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Launching into Machine Learning - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Applied Machine Learning, Data Quality, Machine Learning Methods, Machine Learning, Data Cleansing, Machine Learning Algorithms, Supervised Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Google Cloud Platform, Exploratory Data Analysis, Predictive Modeling, Performance Tuning, Big Data, Sampling (Statistics), Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Attention Mechanism - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Deep Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Career Growth & Business Expansion

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Presentations, Professional Development, Public Speaking, Professional Networking, Personal Development, Communication, Business Communication, Planning, Adaptability, Time Management, Business Development, Branding, Problem Solving, Self-Awareness, Invoicing, Project Management, Contract Management

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Artificial Intelligence, Business Ethics, Google Cloud Platform, Compliance Management, Ethical Standards And Conduct, Data Governance, Governance, Applied Machine Learning, Decision Making

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Work with Gemini Models in BigQuery - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Workflow Management, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Big Data, Jupyter, Google Cloud Platform, SQL, Applied Machine Learning, Customer Relationship Management, Query Languages

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Maryland, College Park

      Digital Marketing 2

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Pay Per Click Advertising, Marketing Analytics, Search Engine Optimization, Analytics, Big Data, Google Analytics, Digital Marketing, Search Engine Marketing, Paid media, Web Analytics, Web Analytics and SEO, Online Advertising, Digital Advertising, Marketing Effectiveness, A/B Testing, Applied Machine Learning, Marketing Automation, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Introduction to Vertex AI Studio - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, Prototyping, Artificial Intelligence, Google Cloud Platform

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Data Validation, Data Quality, Data Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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

      Whizlabs

      Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Microsoft Azure, Prompt Engineering, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Pipelines, Applied Machine Learning, Large Language Modeling, Continuous Monitoring, Generative AI, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Applying Machine Learning to Your Data with GC - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Big Data, Predictive Modeling, Deep Learning, Natural Language Processing, Computer Vision

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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

      Whizlabs

      Azure ML: Deploying, Managing, and Experimenting with Models

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Microsoft Azure, Data Management, Cloud Computing, Application Deployment, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Ethics, Scalability, Machine Learning, Performance Tuning

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Build, Train and Deploy ML Models with Keras on Google Cloud - 日本語版: Google Cloud
    • Launching into Machine Learning - Italiano: Google Cloud
    • Attention Mechanism - Deutsch: Google Cloud
    • Career Growth & Business Expansion: Packt
    • Responsible AI: Applying AI Principles with Google Cloud - Deutsch: Google Cloud
    • Work with Gemini Models in BigQuery - Español: Google Cloud
    • Digital Marketing 2: University of Maryland, College Park
    • Introduction to Vertex AI Studio - Deutsch: Google Cloud
    • Geliştiriciler İçin Sorumlu Yapay Zeka: Adalet ve Önyargı: Google Cloud
    • Azure AI & ML: Optimize Language Models for AI Applications: Whizlabs

    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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    Kunst und Geisteswissenschaften
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