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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

      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

    • 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

      Applying Machine Learning to Your Data with GC - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Applied Machine Learning, Machine Learning, Big Data, Predictive Modeling, Deep Learning, Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Computer Vision, Application Programming Interface (API)

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Applying AI Principles with GC - Indonesia

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Introduction to AI and Machine Learning on GC - Indonesian

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Cloud Infrastructure, Cloud Solutions, Big Data, Machine Learning, Predictive Modeling, Natural Language Processing

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Systems Architecture, Software Architecture, Data Validation, Machine Learning, Distributed Computing, Scalability, Hybrid Cloud Computing, Debugging, Data Processing, Data Pipelines

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Data Analysis, Data Modeling, Artificial Intelligence, Data Visualization Software, Machine Learning, Predictive Modeling, Technical Communication, Software Documentation

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Español

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Information Privacy, Generative AI, Google Cloud Platform, Secure Coding, Personally Identifiable Information, Cloud Security, Data Security, Information Systems Security, Artificial Intelligence, Safety and Security

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Privacy & Safety - Português

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Information Privacy, Cloud Security, Personally Identifiable Information, Data Security, Artificial Intelligence, Information Systems Security, Safety and Security, Security Controls, Data Encryption Standard

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, Unstructured Data, MLOps (Machine Learning Operations), Big Data, Data Pipelines, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Jupyter, Machine Learning, Predictive Modeling, Artificial Intelligence

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Einführung in Sicherheitskonzepte in der Welt der KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Security Strategy, Personally Identifiable Information, Enterprise Security, Threat Modeling, Data Security, Security Management, Information Assurance, Infrastructure Security, Data Ethics, Security Requirements Analysis, Cybersecurity, Artificial Intelligence, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML)

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Vector Search and Embeddings - Deutsch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Generative AI, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Information Architecture, Google Cloud Platform, Natural Language Processing, Cloud API, Program Development, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Introduction to Vertex AI Studio - Deutsch: Google Cloud
    • Digital Marketing 2: University of Maryland, College Park
    • Applying Machine Learning to Your Data with GC - Español: Google Cloud
    • Responsible AI: Applying AI Principles with GC - Indonesia: Google Cloud
    • Introduction to AI and Machine Learning on GC - Indonesian: Google Cloud
    • Production Machine Learning Systems - Português Brasileiro : Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Interpretability & Transparency - Español: Google Cloud
    • Responsible AI for Developers: Privacy & Safety - Español: Google Cloud
    • Responsible AI: Privacy & Safety - Português: Google Cloud
    • Smart Analytics, Machine Learning, and AI on GCP - Italiano: Google Cloud

    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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