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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Python-Programmierung, Modellierung großer Sprachen, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Deep Learning, Verifizierung und Validierung, Datenmanipulation, Bildanalyse, Generative AI-Agenten, Reinforcement Learning, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Überwachtes Lernen, Unüberwachtes Lernen, Feature Technik, Verarbeitung natürlicher Sprache, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Google Cloud-Platform, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, Maschinelles Lernen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Cloud-Plattformen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud-Infrastruktur, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft AI & ML Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Data Management, Natural Language Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Supervised Learning, Microsoft Azure, Deep Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Infrastructure Architecture, Cloud Infrastructure, Generative AI Agents, Applied Machine Learning, Reinforcement Learning, Data Ethics, Prompt Engineering, Data Processing, Artificial Intelligence, Application Deployment

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • M

      Macquarie University

      Künstliche Intelligenz (KI) Bildung für Lehrkräfte

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Kreativität, Maschinelles Lernen, Algorithmen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Computergestütztes Denken, Datenqualität, Design Thinking, Informatik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Generative KI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Generative KI, Automatisierung, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, Cloud-Anwendungen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, ChatGPT, Automatisierung von Geschäftsprozessen, OpenAI

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3647 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Generative AI for Software Development

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Database Design, Software Documentation, Software Design Patterns, Database Systems, Collaborative Software, Software Testing, ChatGPT, Technical Documentation, Generative AI, Code Review, Software Architecture, System Design and Implementation, API Design, Dependency Analysis, Artificial Intelligence, Software Development Tools, Security Testing, Software Development

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Generative AI Engineering

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Large Language Modeling, Predictive Modeling, Supervised Learning, Feature Engineering, Generative AI, Keras (Neural Network Library), Deep Learning, Flask (Web Framework), Exploratory Data Analysis, Data Wrangling, Unit Testing, Natural Language Processing, ChatGPT, Data Analysis, Jupyter, Artificial Intelligence, Unsupervised Learning, PyTorch (Machine Learning Library), OpenAI

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • L

      Lund University

      Künstliche Intelligenz: Ethik & Gesellschaftliche Herausforderungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Governance, Künstliche Intelligenz, Soziale Gerechtigkeit, Algorithmen, Aufkommende Technologien, Datenethik, Recht, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Politische Wissenschaften, Informationen zum Datenschutz

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Business Metrics, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Measurement, Performance Metric

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D

      DeepLearning.AI

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Algorithmen für maschinelles Lernen, Deep Learning, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Fehlersuche, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Python-Programmierung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Modellierung großer Sprachen, Analyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Computervision, Datenverarbeitung, Überwachtes Lernen, Bildanalyse, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      145.939 Bewertungen

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      CertNexus

      CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Produktivität, Algorithmen für maschinelles Lernen, Compliance Management, Datenanalyse, Deep Learning, Erhebung von Daten, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Regressionsanalyse, Random Forest Algorithmus, Lern-Strategien, Statistische Analyse, Lineare Algebra, Geschäftsethik, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Anmeldung, Unüberwachtes Lernen, Workflow Management, Datenethik, Testplanung, Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Introduction to Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Applied Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Emerging Technologies, Law, Regulation, and Compliance, Business Analytics, Ethical Standards And Conduct, Computer Vision, Governance

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…228

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • IBM KI-Technik: IBM
    • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft
    • Künstliche Intelligenz (KI) Bildung für Lehrkräfte: Macquarie University
    • Generative KI für alle: DeepLearning.AI
    • Generative AI for Software Development: DeepLearning.AI
    • IBM Generative AI Engineering: IBM
    • Künstliche Intelligenz: Ethik & Gesellschaftliche Herausforderungen: Lund University
    • Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications: Amazon Web Services
    • Deep Learning: DeepLearning.AI

    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.

    Andere wissenswerte Themen

    Kunst und Geisteswissenschaften
    338 Kurse
    Wirtschaft
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    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
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    150 Kurse

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