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    • Artificial Intelligence

    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
      D

      DeepLearning.AI

      Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Tensorflow, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Deep Learning, Bildanalyse, Künstliche neuronale Netze, Computervision

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Starweaver

      Grow with AI: Your AI-driven Growth Marketing strategy

      Kompetenzen, die Sie erwerben: AI Personalization, Marketing Strategies, Email Marketing, Growth Strategies, Marketing Automation, Marketing Effectiveness, Marketing Analytics, Customer experience strategy (CX), Customer Engagement, Lead Generation, Artificial Intelligence, Customer Insights, Customer Retention, Business Ethics

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Artificial Intelligence in Wealth Management

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Wealth Management, Financial Services, FinTech, Artificial Intelligence, Financial Planning, Investment Management, Regulatory Compliance, Law, Regulation, and Compliance, Risk Modeling, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Ethical Standards And Conduct, Automation, Emerging Technologies, Generative AI

      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: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM Business Intelligence (BI) Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Dashboard, Data Storytelling, Data Warehousing, SQL, Database Design, MySQL, Presentations, Descriptive Statistics, Extract, Transform, Load, Business Intelligence, IBM DB2, Tableau Software, Relational Databases, Star Schema, Data Visualization Software, Interactive Data Visualization, Regression Analysis, Data-Driven Decision-Making, Excel Formulas, Microsoft Excel

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Schlüsseltechnologien für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Cloud-Hosting, Datenethik, Cloud-Technik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Big Data, Cloud Computing Architektur, Datenkompetenz, Cloud-Infrastruktur, Datenverarbeitung, Cloud-Sicherheit, Cloud-Plattformen, Cloud-Dienste, OpenAI, Cloud Computing, Modellierung großer Sprachen, Cloud-Technologien, Data-Mining, Generative KI, Datenanalyse

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Grundlagen der Business Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unternehmensanalytik, Business Intelligence, Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Engagement von Stakeholdern, Erhebung von Anforderungen, Wichtige Leistungsindikatoren (KPIs), Business Metriken, Datenmodellierung, Dashboard, Daten-Integration, Daten-Pipelines, Projektdokumentation, Datenanalyse, Daten in Echtzeit

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      1827 Bewertungen

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • Y

      Yale University

      Die Wissenschaft des Wohlbefindens

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Selbst-Bewusstsein, Persönliche Entwicklung, Psychologie, Resilienz, Zielsetzung, Achtsamkeit, Positive Verhaltensunterstützung, Produktivität, Anpassungsfähigkeit, Behaviorale Ökonomie, Psychische Gesundheit, Soziale Fertigkeiten

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

      Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Advanced Topics in Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Automation, Artificial Intelligence, Data Ethics, Advanced Analytics, Business Process Automation, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Robotic Process Automation, Predictive Analytics, Data-Driven Decision-Making, Machine Learning, Emerging Technologies, Cloud Computing, Internet Of Things, Regulatory Requirements, Computer Hardware

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Politecnico di Milano

      Künstliche Intelligenz: Ein Überblick

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Computer Hardware, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Innovation, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Technologie-Strategien, Informatik

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      T

      Tableau Learning Partner

      Tableau Business Intelligence-Analyst

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Interaktive Datenvisualisierung, Datenethik, Daten-Storytelling, Datenkompetenz, Daten Präsentation, Datenvisualisierungssoftware, Statistische Visualisierung, Erhebung von Anforderungen, Business Metriken, Auszug, Data-Warehousing, Daten-Governance, Dashboard, Explorative Datenanalyse, Tableau Software, Datenanalyse, Unternehmensanalyse, Datenqualität, Analyse räumlicher Daten, Ad-hoc-Berichterstattung

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      J

      Johns Hopkins University

      Artificial Intelligence in Social Media Analytics

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning, Natural Language Processing, Text Mining, Network Analysis, Analytics, Unstructured Data, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Unsupervised Learning, Semantic Web, Analysis

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    1…678…232

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in TensorFlow für künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen und Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Grow with AI: Your AI-driven Growth Marketing strategy : Starweaver
    • Artificial Intelligence in Wealth Management : University of Illinois Urbana-Champaign
    • Human-Centered Artificial Intelligence: Clemson University
    • IBM Business Intelligence (BI) Analyst: IBM
    • Schlüsseltechnologien für Unternehmen: IBM
    • Grundlagen der Business Intelligence: Google
    • Die Wissenschaft des Wohlbefindens: Yale University
    • Advanced Topics in Artificial Intelligence: University of Illinois Urbana-Champaign
    • Künstliche Intelligenz: Ein Überblick: Politecnico di Milano

    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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