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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

      Deep Learning

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Künstliche Intelligenz, Fehlersuche, Maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Analyse, Modellierung großer Sprachen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Computervision, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tensorflow, Überwachtes Lernen, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Bildanalyse, Deep Learning, Leistungsoptimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Lineare Algebra

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      Artificial Intelligence Essentials

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Agentic systems, Artificial Intelligence, Algorithms, Python Programming, Theoretical Computer Science, Computer Science, Computer Programming

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

      Mittel · 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, Email Marketing, Customer Service, Web Design and Development, Customer Relationship Management, Merchant Services, Booking (Sales), Automation

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

      Anfänger · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • L

      Lund University

      KI, Wirtschaft & die Zukunft der Arbeit

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Maschinelles Lernen, Interviewing-Fähigkeiten, Business Risk Management, Organisatorischer Wandel, Geschäftsethik, Geschäftsstrategie, Organisatorische Strategie, Business Transformation, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Automatisierung, Strategisches Denken, Vordenkerrolle

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1864 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      S

      Scrimba

      KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Open Source Technologie, Künstliche Intelligenz, Datenethik, Generative KI, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Entwicklungsumgebung, Schnelles Engineering, Bereitstellung von Anwendungen, Benutzeroberfläche (UI), Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Cloud-Sicherheit, Cloud-Hosting, Cloud-Anwendungen, Generative AI-Agenten, Bildanalyse, ChatGPT, OpenAI, JavaScript-Frameworks, API-Gateway, Leistungstests

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

      Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      C

      CertNexus

      CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Produktivität, Statistische Analyse, Lernen mit Entscheidungsbäumen, Datenethik, Anmeldung, Compliance Management, Erhebung von Daten, Datenanalyse, Geschäftsethik, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Unüberwachtes Lernen, Testplanung, Deep Learning, Random Forest Algorithmus, Angewandtes maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Lern-Strategien, Lineare Algebra, Workflow Management

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      M

      Microsoft

      Künstliche Intelligenz auf Microsoft Azure

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Entwicklung von KI-Anwendungen mit Python und Flask

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Flask (Web-Framework), Künstliche Intelligenz, Schnittstelle zur Anwendungsprogrammierung (API), Bereitstellung von Anwendungen, Anwendungsentwicklung, Web-Anwendungen, Grundsätze der Programmierung, Code-Überprüfung, Style Guides, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Restful API, Einheitstest, IBM Cloud

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1131 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      Generative KI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, Generative KI, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Schnelles Engineering, Cloud-Anwendungen, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Modellierung großer Sprachen, ChatGPT, Automatisierung von Geschäftsprozessen, Automatisierung, OpenAI

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3653 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      NVIDIA

      Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche Intelligenz, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), IT-Infrastruktur, Generative KI, Hardware-Architektur, Maschinelles Lernen, Cloud-Infrastruktur, Netzwerk-Infrastruktur, Modellierung großer Sprachen, Computer Architektur, Rechenzentren, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud Computing, Datenspeicherung, Tensorflow, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • S

      Scrimba

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

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

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

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • U

      University of Pennsylvania

      KI im Bildungswesen: ChatGPT für den Unterricht nutzen

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    1234…232

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Deep Learning: DeepLearning.AI
    • Artificial Intelligence Essentials: University of Pennsylvania
    • Build a website using Wix Artificial Design Intelligence: Coursera Project Network
    • KI, Wirtschaft & die Zukunft der Arbeit: Lund University
    • KI-Technik: Scrimba
    • CertNexus Zertifizierte/r Praktiker/in für künstliche Intelligenz: CertNexus
    • Künstliche Intelligenz auf Microsoft Azure: Microsoft
    • Entwicklung von KI-Anwendungen mit Python und Flask: IBM
    • Generative KI für alle: DeepLearning.AI
    • Grundlagen der KI-Infrastruktur und des Betriebs: NVIDIA

    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
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