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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • 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

    • 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

    • 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 Collection, Data Analysis

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • U

      University of Colorado Boulder

      Data Science Graduate Certificate

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

      Credits angeboten

      Abschlusszertifikat · 6–12 Monate

    • O

      O.P. Jindal Global University

      MBA Business Analytics

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

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

    • 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

    • 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

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Microsoft SQL Server

      Kompetenzen, die Sie erwerben:

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 1–3 Monate

    • P

      Pontificia Universidad Católica de Chile

      Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Descriptive Analytics, Business Analytics, Database Design, NoSQL, Statistical Reporting, SQL, Data Ethics, Digital Transformation, Query Languages, Data Mining, Databases, Data Analysis, R Programming, Big Data, Data-Driven Decision-Making, Predictive Analytics, Organizational Structure, Business Transformation, Business Strategy, Organizational Strategy

      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

    • 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

    • I

      IIT Guwahati

      Bachelor of Science in Data Science & AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Package and Software Management, Linear Algebra, Data Structures, Data Warehousing, Database Management, Database Theory, Time Series Analysis and Forecasting, Writing, Algorithms, Java Programming, Object Oriented Programming (OOP), Spreadsheet Software, Econometrics, R Programming, Text Mining, Statistical Machine Learning, Artificial Intelligence, Data Visualization Software, C (Programming Language), Probability

      Erwerben Sie ein Zertifikat

      Abschluss · 1–4 Jahre

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    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Graduate Diploma in Computer Science: University of London
    • Machine Learning Operations (MLOps) with Vertex AI: Model Evaluation - 繁體中文: Google Cloud
    • Master of Science in Cyber Security: University of London
    • Data Science Graduate Certificate: University of Colorado Boulder
    • MBA Business Analytics: O.P. Jindal Global University
    • Graduate Certificate in Computer Science: University of London
    • Bachelor of Arts in Liberal Studies: Georgetown University
    • Microsoft SQL Server: Microsoft
    • Certificado en Toma de Decisiones Basadas en Datos: Pontificia Universidad Católica de Chile
    • Master of Science in Machine Learning and Data Science: Imperial College 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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