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    • D

      DeepLearning.AI

      Modèles de séquence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Deep Learning, Tensorflow, Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Applied Machine Learning, Machine Learning Methods, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Michigan

      투자 기술의 혁신: AI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: FinTech, Investments, Wealth Management, Financial Trading, Investment Management, Asset Management, Big Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Intelligence, Analytics, Artificial Neural Networks, Portfolio Management, Machine Learning, Financial Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • U

      University of Colorado Boulder

      컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Image Analysis, Tensorflow, Computer Vision, Deep Learning, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computer Graphics

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Mastering Neural Networks and Model Regularization

      Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Deep Learning, Supervised Learning, Artificial Neural Networks, Image Analysis, Decision Tree Learning, Machine Learning Algorithms, Machine Learning, Computer Vision

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • G

      Google Cloud

      Attention Mechanism - Português Brasileiro

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Performance Tuning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Artificial Neural Networks, Deep Learning, Natural Language Processing, Text Mining

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Glasgow

      Machine Learning and its Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Neural Networks, Matlab, Supervised Learning, Applied Machine Learning, Machine Learning, Data Cleansing, Feature Engineering, Data Transformation, Classification And Regression Tree (CART), Predictive Modeling, Regression Analysis

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Dikkat Mekanizması

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Artificial Neural Networks, Text Mining

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Simplilearn

      Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Tensorflow, Keras (Neural Network Library), Artificial Neural Networks, Artificial Intelligence, Computer Vision, Machine Learning Methods, Data Manipulation

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      N

      Northeastern University

      NLP in Engineering: Concepts & Real-World Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Data Ethics, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Supervised Learning, Machine Learning Algorithms

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Packt

      Recommender Systems: An Applied Approach using Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Tensorflow, Data Processing, AI Personalization, Data Manipulation, Applied Machine Learning, Predictive Modeling, Machine Learning, Artificial Neural Networks, Data Visualization Software, System Design and Implementation, Matplotlib

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • P

      Packt

      Deep Learning: Convolutional Neural Networks with TensorFlow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Keras (Neural Network Library), Tensorflow, Deep Learning, Image Analysis, Artificial Neural Networks, Computer Vision, Natural Language Processing, Text Mining, Data Processing, Performance Tuning

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Packt

      Advanced RNN Concepts and Projects

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Artificial Neural Networks, Deep Learning, Predictive Modeling, Time Series Analysis and Forecasting, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Natural Language Processing, Data Analysis

      Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

    1…37383940

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Modèles de séquence: DeepLearning.AI
    • 투자 기술의 혁신: AI: University of Michigan
    • 컴퓨터 비전 분야에서의 딥 러닝 응용 사례: University of Colorado Boulder
    • Mastering Neural Networks and Model Regularization: Johns Hopkins University
    • Attention Mechanism - Português Brasileiro: Google Cloud
    • Machine Learning and its Applications: University of Glasgow
    • Dikkat Mekanizması: Google Cloud
    • Deep Learning Frameworks and Neural Networks Simplified: Simplilearn
    • NLP in Engineering: Concepts & Real-World Applications: Northeastern University
    • Recommender Systems: An Applied Approach using Deep Learning: Packt

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Robotik

    Wenn Sie sich darüber im Klaren sind, warum Sie die Robotik erlernen möchten, sei es für Forschung, Technik oder persönliche Projekte, können Sie Ihre Bemühungen darauf konzentrieren. Regelmäßiges Üben in den Bereichen Programmierung, Elektronik und mechanisches Design ist unerlässlich. Treten Sie Online-Robotik-Communities oder lokalen Clubs bei, um Unterstützung und Zusammenarbeit zu erhalten. Arbeiten Sie an realen Projekten wie dem Bau kleiner Roboter oder der Teilnahme an Robotikwettbewerben. Coursera's Moderne Robotik: Mechanics, Planning, and Control Specialization von der Northwestern University bietet einen umfassenden Lehrplan für Robotik.‎

    Es ist vielleicht zu einfach zu sagen, dass die Robotik die Geschichte der Roboter ist, aber die Robotik kombiniert Informatik und Ingenieurwesen, um Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können - und die wir Roboter nennen. Wenn Sie Robotik studieren, tragen Sie dazu bei, dass das, was vor einigen Jahrzehnten noch wie ein Science-Fiction-Traum erschien, Wirklichkeit wird. Mit einem Studium der Robotik sind Sie auf dem neuesten Stand von Technik und Wissenschaft, denn die Robotikwissenschaftler entwickeln immer leistungsfähigere Roboter als bisher. Die heutigen Roboter arbeiten im Weltraum, bei der Strafverfolgung und unter Bedingungen, unter denen Menschen nicht arbeiten können. ‎

    Die Robotik ist ein wichtiges Studienfach, da so viele neue Technologien von neuen Entwicklungen in der Robotik abhängen - von der Fertigung bis zur Luft- und Raumfahrt und darüber hinaus. Roboter helfen dem Menschen bei Aufgaben, die er früher nicht bewältigen konnte. Abgesehen von den unmittelbaren Anwendungen der Robotik hilft Ihnen das Studium dieses spannenden Fachs, Ihre Problemlösungskompetenz und Kreativität zu entwickeln, Ihr Verständnis für mathematische und wissenschaftliche Konzepte zu vertiefen und dabei Spaß zu haben. Die Robotikbranche wächst, so dass gründliche Kenntnisse im Bereich der Robotik die Grundlage für Ihren zukünftigen beruflichen Erfolg bilden können. ‎

    Das wachsende Feld der Robotik bietet zahlreiche Karrieremöglichkeiten. Wenn Sie also Robotik lernen, sind Sie auf der Höhe der Zeit in einem breit gefächerten Bereich. Sie können eine Karriere in der Entwicklung und im Bau von Robotern anstreben oder an der Entwicklung der Software mitarbeiten, die die Roboter antreibt und ihnen vorgibt, wie sie ihre Aufgaben zu erfüllen haben. Vielleicht arbeiten Sie mit den Robotern, die den Weltraum erforschen, oder Sie helfen bei der Erforschung der tiefsten Stellen des Ozeans mit Hilfe der Robotik. Es gibt auch Karrieremöglichkeiten in der Forschung, wo Sie dazu beitragen können, die nächste Generation der Robotertechnologie zum Leben zu erwecken. ‎

    Die in Robotikkursen erworbenen Fähigkeiten können zu einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in Branchen führen, die Robotertechnologien einsetzen, wie z. B.:

    • Robotertechniker: Entwurf und Entwicklung von Robotersystemen, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen können.
    • Automatisierungsingenieur: Implementierung von Roboterlösungen zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit in Fertigungs- und Produktionsprozessen.
    • Softwareentwickler für die Robotik: Erstellung der Software zur Steuerung und Integration von Robotersystemen.
    • Systemanalytiker: Analysieren und Verbessern bestehender Robotersysteme, um deren Leistung und Funktionalität zu verbessern.
    • Forschungswissenschaftler für Robotik: Durchführung von Forschungsarbeiten, um das Gebiet der Robotik voranzubringen und neue Technologien und Anwendungen zu entwickeln.‎
    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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