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    Künstliche Intelligenz-Kurse Online

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    Erkunden Sie den Künstliche Intelligenz-Kurskatalog

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle KI, Erstellung von Inhalten, Business Intelligence, Verarbeitung natürlicher Sprache, Generative KI, Risikominderung

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Schnelles Engineering, Prompt Engineering Tools, ChatGPT, Multimodale Aufforderungen

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      5870 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      Google

      Einführung in KI

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Verantwortungsvolle KI, KI-Produktstrategie, Innovation, Kritisches Denken, Generative KI, Maschinelles Lernen

      4,9
      Bewertung, 4,9 von 5 Sternen
      ·
      5261 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

      4,6
      Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
      ·
      1453 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      P

      Politecnico di Milano

      Künstliche Intelligenz: ein Überblick

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Unüberwachtes Lernen, Verantwortungsvolle KI, Regulierung und Einhaltung von Gesetzen, Deep Learning, Informationen zum Datenschutz, Künstliche neuronale Netze, Cloud-Plattformen, Dimensionalitätsreduktion, Sozialkunde, Geistiges Eigentum, Reinforcement Learning, Algorithmen für maschinelles Lernen, Rechtliches Risiko, Maschinelles Lernen, Recht, Überwachtes Lernen, Künstliche Intelligenz, Informationstechnologie, Hardware-Architektur, Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR)

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, Verantwortungsvolle KI, KI-Produktstrategie, Künstliche neuronale Netze, Strategisches Denken, Datenverarbeitung, Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz, Datenethik

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    Was führt Sie heute zu Coursera?

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      A

      Amazon Web Services

      Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Business Metrics, Machine Learning Methods, Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning, Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Key Performance Indicators (KPIs), Performance Metric

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      Illinois Tech

      Künstliche Intelligenz

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Anthropischer Claude, Deep Learning, Verantwortungsvolle KI, Marktanteil, Aufkommende Technologien, Business Intelligence, ChatGPT, Mensch-Maschine-Schnittstellen, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Geschäftsethik, Generative KI, Angewandtes maschinelles Lernen, Marktdaten, Überwachtes Lernen, Maschinelles Lernen, OpenAI

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      L

      Lund University

      Künstliche Intelligenz: Ethik & Gesellschaftliche Herausforderungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Verantwortungsvolle KI, Ethische Standards und Verhaltensweisen, Informationen zum Datenschutz, Governance, Recht, Künstliche Intelligenz, Soziale Gerechtigkeit

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      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
      ·
      26 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Neu
      Neu
      Status: Vorschau
      Vorschau
      O

      O.P. Jindal Global University

      Artificial Intelligence

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Machine Learning Algorithms, Artificial Intelligence, Computational Logic, Machine Learning, Natural Language Processing, Supervised Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Strategic Thinking, Business Strategy, Decision Tree Learning, Taxonomy, Decision Support Systems, Strategic Decision-Making, Text Mining, Bayesian Statistics, Information Architecture, Game Design, Complex Problem Solving, Algorithms, Probability & Statistics

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

      Gemischt · Kurs · 3–6 Monate

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

      Google

      Google AI Essentials

      Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Datensicherheit, KI-Produktstrategie, Entwicklung der Arbeitskräfte, Modellierung großer Sprachen, Organisatorische Strategie, Innovation, Schnelles Engineering, Schulung zum Bewusstsein für Computersicherheit, Kritisches Denken, Soziologie, Analyse, Generative KI, Produktivitätssoftware, Prompt-Muster, Prozess-Optimierung

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      9586 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    1234…273

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • Generative AI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
    • Einführung in KI: Google
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Künstliche Intelligenz: ein Überblick: Politecnico di Milano
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications: Amazon Web Services
    • Künstliche Intelligenz: Illinois Tech
    • Künstliche Intelligenz: Ethik & Gesellschaftliche Herausforderungen: Lund University
    • 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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