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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Künstliche Intelligenz-Kurskatalog

    • S

      Stanford University

      Das KI-Erwachen: Auswirkungen auf die Wirtschaft und Gesellschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Sozioökonomie, Innovation, Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Entwicklung der Arbeitskräfte, Business Lösungen, Wirtschaft, Aufkommende Technologien, Verarbeitung natürlicher Sprache, OpenAI, Mitarbeiterschulung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Grundlagen für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Geschäftsstrategie, Datenethik, Datenanalyse, Strategische Entscheidungsfindung, Daten Strategie, Modellierung großer Sprachen, Datenkompetenz, Informationsarchitektur, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Unternehmensarchitektur, Datenverarbeitung, Big Data, Cloud Computing, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Automatisierung von Geschäftsprozessen, Deep Learning, ChatGPT, Generative KI, Data-Mining

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Instructor Network

      KI für Unternehmen: Generierung & Vorhersage

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Strategisches Denken, Digitale Transformation, Finanzielle Prognosen, Künstliche Intelligenz, Analytische Fähigkeiten, Geschäftsethik, Generative KI, Business-Technologien, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Innovation, Erstellung von Inhalten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Scrimba

      Erstellen Sie KI-Apps mit ChatGPT, Dall-E und GPT-4

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), GitHub, Generative KI, Versionskontrolle, Schnelles Engineering, Künstliche Intelligenz, ChatGPT, Daten in Echtzeit, OpenAI, Bildanalyse, Anwendungssicherheit

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Google Ads for Beginners

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Google Ads, Keyword Research, Target Audience, Pay Per Click Advertising, Search Engine Marketing, Advertising Campaigns, Campaign Management, Online Advertising, Digital Advertising, Return On Investment

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      5618 Bewertungen

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • K

      Kennesaw State University

      AI for Everyday Life

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI, ChatGPT, Data Ethics, Artificial Intelligence, Communication, Predictive Modeling, Ethical Standards And Conduct, Natural Language Processing

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      C

      Coursera Project Network

      Build a website using Wix Artificial Design Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Personalization, Web Content, Web Design, User Interface and User Experience (UI/UX) Design, Design Elements And Principles, Automation

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Michigan

      Innovationen in der Investmenttechnologie: Künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Finanzhandel, Portfolio Management, Künstliche neuronale Netze, Vermögensverwaltung, Big Data, Künstliche Intelligenz, Investment Management, Prädiktive Analytik, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Finanzmarkt, FinTech

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Künstliche Intelligenz auf Microsoft Azure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Künstliche Intelligenz, Anomalie-Erkennung, Microsoft Azure, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, Computervision

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      D

      DeepLearning.AI

      Multi AI Agent Systems with crewAI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI Agents, Artificial Intelligence, Agentic systems, Business Process Automation, Automation, AI Personalization, Debugging, Prompt Engineering, Coordinating, Prioritization

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

      Anfänger · Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of California, Davis

      Big Data, Künstliche Intelligenz und Ethik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden der Forschung, Datenethik, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Big Data, Algorithmen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Forschung, Sozialwissenschaften, Data-Mining

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      IBM

      IBM Data Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Daten-Storytelling, Excel-Formeln, Statistische Analyse, Datenanalyse, IBM Cognos-Analytik, Dashboard, Datenvisualisierungssoftware, Pandas (Python-Paket), Datenwrangling, Plotly, Matplotlib, Big Data, Prädiktive Modellierung, Generative KI, Jupyter, SQL, Professionelles Netzwerken, Explorative Datenanalyse, Datenvisualisierung

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1…456…225

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Das KI-Erwachen: Auswirkungen auf die Wirtschaft und Gesellschaft: Stanford University
    • IBM KI-Grundlagen für Unternehmen: IBM
    • KI für Unternehmen: Generierung & Vorhersage: Coursera Instructor Network
    • Erstellen Sie KI-Apps mit ChatGPT, Dall-E und GPT-4: Scrimba
    • Google Ads for Beginners: Coursera Project Network
    • AI for Everyday Life: Kennesaw State University
    • Build a website using Wix Artificial Design Intelligence: Coursera Project Network
    • Innovationen in der Investmenttechnologie: Künstliche Intelligenz: University of Michigan
    • Künstliche Intelligenz auf Microsoft Azure: Microsoft
    • Multi AI Agent Systems with crewAI: DeepLearning.AI

    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
    Wirtschaft
    1095 Kurse
    Informatik
    668 Kurse
    Datenverarbeitung
    425 Kurse
    Informationstechnologie
    145 Kurse
    Gesundheit
    471 Kurse
    Mathematik und Logik
    70 Kurse
    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
    Physikalische Wissenschaft und Technik
    413 Kurse
    Sozialwissenschaften
    401 Kurse
    Sprachen lernen
    150 Kurse

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