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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, ChatGPT, Verarbeitung natürlicher Sprache, OpenAI

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: ChatGPT, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, IBM Cloud

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5186 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • 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
      ·
      776 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Google AI Essentials

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Innovation, Prozess-Optimierung, Generative KI, Entwicklung der Arbeitskräfte, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Business Lösungen, Datenqualität, Software für maschinelles Lernen, Datenanalyse, Digitale Transformation, Technisches Schreiben, Analyse, Datensicherheit, Kritisches Denken, Aufkommende Technologien, Operative Effizienz, Modellierung großer Sprachen, Produktivitätssoftware, Schnelles Engineering

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      3592 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google

      Einführung in KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Innovation, Generative KI, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Software für maschinelles Lernen, Maschinelles Lernen, Datenqualität, Kritisches Denken

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      1995 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM AI-Entwickler

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Flask (Web-Framework), Generative KI, Software Entwurf, Entwicklungsumgebung, ChatGPT, Restful API, Technische Software, Lebenszyklus der Softwareentwicklung, Software-Entwicklungstools, Python-Programmierung, Software-Architektur, Cascading Style Sheets (CSS), Bereitstellung von Anwendungen, Bootstrap (Front-End-Framework), Jupyter, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Schnelles Engineering, OpenAI

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      KI für Unternehmen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datengesteuerte Entscheidungsfindung, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Geschäftsstrategie, Big Data, Maschinelles Lernen, Verwaltung von Kundendaten, Personalwesen, Daten-Governance, Analytics, Governance, Business Transformation, AI-Personalisierung, Organisatorische Strategie, Datenethik, Risikomanagement, Datensicherheit, Kreditrisiko, HR Technik, Persönlich identifizierbare Informationen

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1431 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      U

      University of Illinois Urbana-Champaign

      Introduction to Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Applied Machine Learning, Deep Learning, Artificial Intelligence, Data Ethics, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, Regression Analysis, Emerging Technologies, Law, Regulation, and Compliance, Business Analytics, Ethical Standards And Conduct, Computer Vision, Governance

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Deep Learning, Generative KI, Unüberwachtes Lernen, Überwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative AI-Agenten, Maschinelles Lernen, Reinforcement Learning, Schnelles Engineering, Datenmanipulation, Python-Programmierung, Bildanalyse, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Angewandtes maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Modellierung großer Sprachen, Tensorflow, Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Generative AI Leader

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Generative AI, Google Cloud Platform, Google Workspace, Data Management, Productivity Software, Cloud Solutions, Unstructured Data, Large Language Modeling, Workflow Management, Data Governance, Strategic Thinking, Cloud Infrastructure, Information Privacy, Cloud Computing, Innovation, Artificial Intelligence, Organizational Strategy, Collaboration

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…248

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Google AI Essentials: Google
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Einführung in KI: Google
    • IBM AI-Entwickler: IBM
    • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
    • Introduction to Artificial Intelligence: University of Illinois Urbana-Champaign

    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. ‎

    Wenn Sie neu im Bereich der künstlichen Intelligenz sind oder keine technischen Vorkenntnisse haben, bieten diese einsteigerfreundlichen Kurse einen soliden Ausgangspunkt:

    • AI For Everyone - Ein nichttechnischer Überblick über KI.
    • Introduction to Artificial Intelligence (AI) von IBM - Bietet Anfängern eine Einführung in KI-Konzepte und praktische Anwendungsfälle.
    • Fundamentals of Reinforcement Learning von der University of Alberta ist für KI-Einsteiger mit etwas mathematischem Hintergrundwissen geeignet.‎
    • Ein Kurs konzentriert sich auf ein bestimmtes Thema. Der Kurs "KI für Jedermann " beispielsweise führt in die KI ein, ohne dass Programmierkenntnisse erforderlich sind.
    • Eine Spezialisierung ist eine Abfolge von Kursen, die tiefer gehendes Fachwissen vermitteln, wie die Spezialisierung AI Foundations for Everyone von IBM.
    • Ein berufsbezogenes Zertifikat bereitet Sie auf bestimmte berufliche Aufgaben vor, indem es Ihnen einen Überblick über Ihr Portfolio und Ihre Karriere verschafft - wie das IBM AI Engineering Certificate.‎

    Klicken Sie hier, um ChatGPT zu bitten, den richtigen AI-Kurs auf Coursera für Ihre Lernziele zu finden.‎

    • 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.‎

    Der Inhalt von KI-Kursen umfasst häufig maschinelles Lernen, Deep Learning, neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Sie können auch praktische Projekte mit Tools wie Python und TensorFlow beinhalten. Kurse wie AI For Everyone von Andrew Ng auf Coursera bieten einen leicht zugänglichen Ausgangspunkt, während fortgeschrittenere Programme tiefer in Algorithmen und Modelltraining eintauchen.‎

    KI-Design ist der Prozess der Entwicklung von Nutzererfahrungen und Systemen, die künstliche Intelligenz einbeziehen. Dazu gehört die Gestaltung von Anpassungsfähigkeit, Transparenz und Vertrauen der Nutzer in KI-gesteuerte Produkte. Kurse wie Foundations in Human-Centered AI von der Northeastern University auf Coursera lehren, wie man intuitive, ethische und effektive KI-gestützte Erfahrungen entwickelt.‎

    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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