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    • Artificial Intelligence

    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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    • O

      O.P. Jindal Global University

      MBA Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Operations Management, Design Thinking, Data Visualization, Business Ethics, Sampling (Statistics), Working Capital, Database Management, Active Listening, Environmental Social And Corporate Governance (ESG), Project Estimation, Financial Statements, Business Analytics, Global Marketing, Financial Accounting, Predictive Analytics, Marketing Planning, Human Resources Management and Planning, Internet Of Things, Big Data, Regression Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flutter (Software), Generative AI Agents, Generative AI, Google Cloud Platform, Mobile Development, Application Development, Artificial Intelligence

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence, Application Development, Cloud Applications, Application Programming Interface (API), Development Testing

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of London

      Graduate Certificate in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft SQL Server

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

    • U

      University of London

      Master of Science in Cyber Security

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Key Management, Security Management, Human Factors (Security), Infrastructure Security, Information Privacy, Cyber Governance, Cryptography, Application Security, Network Security, Threat Modeling, OSI Models, Security Testing, Computer Security Incident Management, Cyber Security Policies, Intrusion Detection and Prevention, ISO/IEC 27001, Authorization (Computing), Penetration Testing, Data Literacy, Data Collection

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Menggunakan BigQuery Machine Learning untuk Inferensi

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Big Data, Applied Machine Learning, Google Cloud Platform, Data Analysis, Machine Learning, Machine Learning Algorithms

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of London

      Graduate Diploma in Computer Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtual Reality, Human Computer Interaction, Game Design, Full-Stack Web Development, React Native, Agile Software Development, Animations, Data Ethics, Git (Version Control System), Event-Driven Programming, Network Security, Web Applications, Data Science, Natural Language Processing, Unsupervised Learning, Combinatorics, Database Design, Web Development, Generative AI, Usability Testing

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Network Analysis, Data Visualization, Predictive Modeling, MLOps (Machine Learning Operations), Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, Data-Driven Decision-Making, Financial Data, Marketing Analytics, Simulations, Descriptive Analytics, Exploratory Data Analysis, Random Forest Algorithm, Data Cleansing, Operations Research, Project Planning

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Modelos Analíticos para la Toma de Decisiones de Negocio

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Analytics, Business Analytics, Statistical Reporting, Dimensionality Reduction, Data Mining, Statistical Modeling, Predictive Modeling, Predictive Analytics, Advanced Analytics, Data Analysis, R Programming, Big Data, Analytics, Data Literacy, Data Visualization, Data-Driven Decision-Making, Visualization (Computer Graphics), Data Visualization Software, Statistical Visualization, Analytical Skills

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

    • I

      Imperial College London

      Master of Science in Machine Learning and Data Science

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Ethics, Supervised Learning, Exploratory Data Analysis, Unsupervised Learning, Student Support and Services, PySpark, Data Pipelines, Linear Algebra, Ggplot2, Dimensionality Reduction, Student Services, Data Processing, Big Data, Agentic systems, Graphing, A/B Testing, Unstructured Data, Deep Learning, Bayesian Statistics, Applied Machine Learning

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Database Design, Descriptive Analytics, Business Analytics, Statistical Reporting, Data Ethics, NoSQL, Digital Transformation, MongoDB, Data Mining, SQL, Predictive Analytics, Data Analysis, R Programming, Big Data, Data-Driven Decision-Making, Business Transformation, Business Strategy, Analytical Skills, Technology Strategies, Business Modeling

      Credits angeboten

      MasterTrack · 6–12 Monate

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • MBA Business Analytics: O.P. Jindal Global University
    • Vertex AI와 Flutter를 활용하여 생성형 AI 에이전트 빌드하기: Google Cloud
    • Intégrer des applications avec Gemini 1.0 Pro sur Google Cloud: Google Cloud
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London
    • Microsoft SQL Server: Microsoft
    • Master of Science in Cyber Security: University of London
    • Menggunakan BigQuery Machine Learning untuk Inferensi: Google Cloud
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Maestría en Inteligencia Analítica de Datos: Universidad de los Andes
    • Certificado en Modelos Analíticos para la Toma de Decisiones de Negocio: Pontificia Universidad Católica de Chile

    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
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    Informatik
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