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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • Status: Neu
      Neu
      G

      Google Cloud

      Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Continuous Monitoring, MLOps (Machine Learning Operations), Predictive Modeling, Machine Learning Methods, Google Cloud Platform, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Data Quality, Automation

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      S

      Simplilearn

      Image Generation with AI Training Course

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Prompt Engineering, Image Analysis, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Vision, Deep Learning, Natural Language Processing, Dimensionality Reduction

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      S

      Simplilearn

      Generative AI Course in Software Testing and Documentation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Software Documentation, Test Automation, Generative AI, Software Testing, Vulnerability Assessments, Test Case, Software Quality Assurance, Application Security, Secure Coding, Full-Stack Web Development, Artificial Intelligence, Prompt Engineering, Technical Documentation, Application Programming Interface (API)

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      S

      Simplilearn

      Generative AI Course in Software Building

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Software Development Tools, Code Review, Application Development, Prompt Engineering, Maintainability, Software Quality (SQA/SQC), Artificial Intelligence, Debugging

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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, Application Security, Network Security, Threat Modeling, Cryptography, OSI Models, Security Testing, Computer Security Incident Management, Cyber Security Policies, Intrusion Detection and Prevention, ISO/IEC 27001, Penetration Testing, Malware Protection, Data Literacy, Data Collection

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • O

      O.P. Jindal Global University

      MBA Business Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Data Storytelling, Operations Management, Design Thinking, Data Visualization, Active Listening, Environmental Social And Corporate Governance (ESG), Working Capital, Database Management, Sampling (Statistics), Project Estimation, Financial Statement Analysis, Business Analytics, Global Marketing, Financial Accounting, Predictive Analytics, Big Data, Marketing, Business Economics, Emerging Technologies, People Management

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Graduate Certificate

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unsupervised Learning, Data Mining, Supervised Learning, Deep Learning, Machine Learning Algorithms, Statistical Modeling, Applied Machine Learning, Statistical Inference, Statistical Hypothesis Testing, Service Level, Statistical Machine Learning, Performance Testing, Dimensionality Reduction, Probability, Data Warehousing, Probability & Statistics, Data Pipelines, Data Processing, Data Science, Bash (Scripting Language)

      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

    • G

      Georgetown University

      Bachelor of Arts in Liberal Studies

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Vulnerability Assessments, Operations Management, Data Storytelling, Business Strategy, Design Thinking, Competitive Intelligence, Survey Creation, Cyber Threat Intelligence, Social Justice, Descriptive Statistics, Environment, Business Ethics, Capital Budgeting, Market Opportunities, Storytelling, Marketing Planning, International Relations, Artificial Intelligence, Policy Development, Political Sciences

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • 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

      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

    • U

      Universidad de los Andes

      Maestría en Inteligencia Analítica de Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Systems Thinking, Network Analysis, Unsupervised Learning, Data Storytelling, Deep Learning, Predictive Modeling, Data Presentation, Risk Analysis, Time Series Analysis and Forecasting, Project Management Life Cycle, MLOps (Machine Learning Operations), Marketing Analytics, Cash Flows, Matplotlib, Descriptive Analytics, Statistical Analysis, Simulations, Random Forest Algorithm, Operations Research, Solution Design

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文: Google Cloud
    • Image Generation with AI Training Course: Simplilearn
    • Generative AI Course in Software Testing and Documentation: Simplilearn
    • Generative AI Course in Software Building: Simplilearn
    • Master of Science in Cyber Security: University of London
    • MBA Business Analytics: O.P. Jindal Global University
    • Data Science Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • Microsoft SQL Server: Microsoft
    • Bachelor of Arts in Liberal Studies: Georgetown University
    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London

    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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