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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

    Finden Sie Kurse zu Künstlicher Intelligenz, die Themen wie Machine Learning, Datenverarbeitung und neuronale Netze abdecken. Bereiten Sie sich auf Karrieren in Technologie und Forschung vor.

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      4755 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      C

      Clemson University

      Human-Centered Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence, Data Ethics, Human Centered Design, Human Computer Interaction, Human Factors, Generative AI, Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Research Methodologies, Artificial Neural Networks, Ethical Standards And Conduct, Qualitative Research, Reinforcement Learning, Algorithms

      Mittel · Kurs · 1–3 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
      ·
      523 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Datenethik, Künstliche Intelligenz, Business Transformation, Digitale Transformation, Maschinelles Lernen, Schnelles Engineering, Governance, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Automatisierung, ChatGPT, IBM Cloud, Business-Technologien, OpenAI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bildanalyse, Bereitstellung von Anwendungen, Deep Learning, Workflow Management

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Illinois Tech

      Künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Business Intelligence, Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Aufkommende Technologien, Generative KI, ChatGPT, Business Lösungen, Technologie-Strategien, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Wirtschaft, Produktivitätssoftware, Marktdaten, OpenAI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Deep Learning, Automatisierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Überwachtes Lernen, Marktforschung

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Maschinelles Lernen, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Schnelles Engineering, Google Cloud-Platform, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Modellierung großer Sprachen, Cloud-Infrastruktur, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Cloud-Plattformen

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM AI-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche Intelligenz, HTML und CSS, Python-Programmierung, Bootstrap (Front-End-Framework), Schnelles Engineering, Software Entwurf, Technische Software, Flask (Web-Framework), ChatGPT, Modellierung großer Sprachen, Software-Ingenieur, Jupyter, Interviewing-Fähigkeiten, OpenAI, Software-Architektur, Einheitstest, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Entwurfsmuster, Scrum (Software-Entwicklung)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

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

      IBM

      IBM KI-Produktmanager

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

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…232

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
    • Human-Centered Artificial Intelligence: Clemson University
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Künstliche Intelligenz: Illinois Tech
    • IBM KI-Technik: IBM
    • Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud: Google Cloud

    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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