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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Künstliche Intelligenz-Kurskatalog

    • I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4559 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Pennsylvania

      KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      IBM AI-Entwickler

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • U

      University of Pennsylvania

      KI für Unternehmen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1336 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      20.141 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
      ·
      438 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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
      ·
      140 Bewertungen

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM KI-Produktmanager

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

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • I

      IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Business Transformation, Generative KI, Automatisierung, Datenethik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, Private Cloud, Maschinelles Lernen, Generative AI-Agenten, Governance, Angewandtes maschinelles Lernen, Prävention von Datenverlust, IBM Cloud, ChatGPT, Schnelles Engineering, OpenAI, Deep Learning, Künstliche neuronale Netze, WordPress

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    1234…224

    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
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • IBM AI-Entwickler: IBM
    • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
    • IBM KI-Technik: IBM
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • 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.

    Andere wissenswerte Themen

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    338 Kurse
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    Persönliche Entwicklung
    137 Kurse
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