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    Erkunden Sie den Künstliche Intelligenz-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Governance, Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Schnelles Engineering, Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Modellierung großer Sprachen, Datenethik, Computervision, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Deep Learning, ChatGPT, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Angewandtes maschinelles Lernen, Business Transformation

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, Bildanalyse, ChatGPT, OpenAI

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4595 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Pennsylvania

      KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Informationen zum Datenschutz, Generative KI, Software und Technologie für das Bildungswesen, AI-Personalisierung, ChatGPT, Datenethik, Generative AI-Agenten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Bedarfsanalyse, Strategisches Denken, Datenverarbeitung, Deep Learning, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Marktchancen, Geschäftsethik, Technische Leitung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Tensorflow, Unüberwachtes Lernen, Klassifizierungs- und Regressionsbaum (CART), Methoden des Maschinellen Lernens, NumPy, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Datenethik, Random Forest Algorithmus, Reinforcement Learning, Deep Learning, Prädiktive Modellierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Jupyter, Feature Technik, Angewandtes maschinelles Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      33.665 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      KI für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Organisatorische Strategie, Governance, Personalwesen, Tensorflow, Datenethik, Risikomanagement, Generative KI, Personalmanagement, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Datensicherheit, Big Data, Personalisierter Service, HR Technik, Verwaltung von Kundendaten, AI-Personalisierung, Geschäftsstrategie, Kreditrisiko, Persönlich identifizierbare Informationen, Daten-Governance

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1342 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM AI-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Automatisierung, Bereitstellung von Anwendungen, Schnelles Engineering, Interviewing-Fähigkeiten, Bootstrap (Front-End-Framework), Software Entwurf, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, Agile Methodik, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, HTML und CSS, Software-Ingenieur, Software-Architektur, Professionelles Netzwerken, ChatGPT, Scrum (Software-Entwicklung), Einheitstest, Webdesign, Jupyter

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM KI-Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering, Projektmanagende Life Cycle, Produktstrategie, Produktentwicklung, Stakeholder-Management, Produktlebenszyklus-Management, Modellierung großer Sprachen, Innovation, Produkt-Roadmaps, Neue Produktentwicklung, Produktplanung, Datenethik, Generative KI, Produktmanagement, ChatGPT, Kommerzialisierung, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), OpenAI

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 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
      ·
      144 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Generative AI, Deep Learning, Artificial Intelligence, AWS SageMaker, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning, Digital Transformation

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

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Governance, Künstliche Intelligenz, Bereitstellung von Anwendungen, Automatisierung, Schnelles Engineering, Workflow Management, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Programm-Entwicklung, Datenethik, Generative KI, Business Transformation, Deep Learning, ChatGPT, IBM Cloud, Computervision, OpenAI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…225

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
    • KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen: University of Pennsylvania
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
    • IBM AI-Entwickler: IBM
    • IBM KI-Technik: IBM
    • IBM KI-Produktmanager: IBM
    • Microsoft AI & ML Engineering: Microsoft

    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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