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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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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Atmosphere, AI, Famous Horror Mechanics, and Final Touches

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      AI 世界的安全防護簡介

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Security, Risk Mitigation, Data Strategy, Enterprise Security, Risk Analysis, Risk Management Framework, Cybersecurity, Regulatory Requirements, Compliance Management, Safety and Security, Artificial Intelligence, Generative AI

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • H

      H2O.ai

      H2O Cloud AI Developer Services

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Large Language Modeling, Image Analysis, Cloud Services, Applied Machine Learning, Computer Vision, MLOps (Machine Learning Operations), Artificial Intelligence, Natural Language Processing, Document Management, Software Development Tools, Data Integration, Deep Learning

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      N

      Northeastern University

      Practical Engineering Data Mining: Techniques and Uses

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Mining, Exploratory Data Analysis, Dimensionality Reduction, Data Cleansing, Data Transformation, Text Mining, Data-Driven Decision-Making, Forecasting, Big Data, Feature Engineering, Unstructured Data, Data Analysis, Predictive Modeling, Classification And Regression Tree (CART), Supervised Learning, Statistical Analysis, Data Visualization Software, Unsupervised Learning, Machine Learning, Regression Analysis

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • T

      Tecnológico de Monterrey

      A liderança do gerente de projeto

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Negotiation, Emotional Intelligence, Team Management, Verbal Communication Skills, Team Building, Leadership, Communication, Project Management, Conflict Management, Interpersonal Communications, Non-Verbal Communication

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Production Machine Learning Systems - Français

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Cloud Platform, MLOps (Machine Learning Operations), Tensorflow, Systems Architecture, Data Validation, Machine Learning, Distributed Computing, Performance Tuning, Scalability, Hybrid Cloud Computing, Mobile Development Tools

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    • H

      H2O.ai

      DataPrep for H2O Driverless AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Supervised Learning, Machine Learning, Time Series Analysis and Forecasting, Data Quality, Unsupervised Learning, Data Cleansing, Data Analysis, Feature Engineering, Pandas (Python Package), Data Transformation, Exploratory Data Analysis, Classification And Regression Tree (CART), Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Attention Mechanism - בעברית

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • G

      Google Cloud

      Responsible AI: Applying AI Principles with GC - 简体中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Business Ethics, Artificial Intelligence, Governance, Google Cloud Platform, Regulatory Compliance, Compliance Auditing, Accountability, Auditing, Ethical Standards And Conduct, Stakeholder Engagement

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Machine Learning in the Enterprise - 日本語版

      Kompetenzen, die Sie erwerben: MLOps (Machine Learning Operations), Data Management, Data Governance, Google Cloud Platform, Workflow Management, Data Processing, Data Pipelines, Machine Learning, Applied Machine Learning, Feature Engineering, Data Transformation, Containerization

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

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      Kompetenzen, die Sie erwerben: Marketing Strategies, Facebook, Web Analytics, Marketing Analytics, Social Media Marketing, Online Advertising, Business Marketing, Target Audience

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • G

      Google Cloud

      Creating BigQuery Datasets, Visualizing Insights - Português

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Looker (Software), Data Presentation, Dashboard, Data Visualization Software, SQL, Data Integration, Business Intelligence, Big Data, Data Analysis, Relational Databases, Data Import/Export, Google Cloud Platform

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Atmosphere, AI, Famous Horror Mechanics, and Final Touches: Packt
    • AI 世界的安全防護簡介: Google Cloud
    • H2O Cloud AI Developer Services: H2O.ai
    • Practical Engineering Data Mining: Techniques and Uses: Northeastern University
    • A liderança do gerente de projeto: Tecnológico de Monterrey
    • Production Machine Learning Systems - Français: Google Cloud
    • DataPrep for H2O Driverless AI: H2O.ai
    • Attention Mechanism - בעברית: Google Cloud
    • Responsible AI: Applying AI Principles with GC - 简体中文: Google Cloud
    • Machine Learning in the Enterprise - 日本語版: 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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