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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: Business Intelligence, Erstellung von Inhalten, Risikominderung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Verantwortungsvolle KI, Generative KI

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    21.185 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, Amazon Web Services, Applied Machine Learning, Machine Learning

    4,6
    Bewertung, 4,6 von 5 Sternen
    ·
    1699 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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

    Google

    Einführung in KI

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

    4,8
    Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
    ·
    6578 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    D

    DeepLearning.AI

    AI für alle

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    Illinois Tech

    Künstliche Intelligenz

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

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • 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 Measurement, Performance Metric, AI Product Strategy, Business Solutions

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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  • 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, Agentic systems, Machine Learning, Natural Language Processing, Business Strategy, Decision Tree Learning, Artificial Neural Networks, Strategic Decision-Making, Algorithms, Bayesian Network, Complex Problem Solving, Probability & Statistics

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    Gemischt · Kurs · 3–6 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Illinois Urbana-Champaign

    Introduction to Artificial Intelligence

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Deep Learning, Responsible AI, Artificial Intelligence, Machine Learning, Unsupervised Learning, Artificial Neural Networks, AI Product Strategy, Regression Analysis, Business Ethics, Computer Vision, Governance

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    P

    Politecnico di Milano

    Künstliche Intelligenz: ein Überblick

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

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D
    S

    Mehrere Erzieher

    Maschinelles Lernen

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

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Pennsylvania

    KI für Unternehmen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, KI-Produktstrategie, Governance, Methoden des Maschinellen Lernens, Personalwesen, Analytics, Datenethik, Kreditrisiko, Aufdeckung von Betrug, Big Data, Daten-Governance, Business Transformation, Datensicherheit, Geschäftsstrategie, Künstliche Intelligenz, Verantwortungsvolle KI, AI-Personalisierung, HR Technik, Generative KI

    4,7
    Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
    ·
    1597 Bewertungen

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

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

    Google

    Google AI Essentials

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Mensch-Computer-Interaktion, KI-Produktstrategie, Soziologie, Aufkommende Technologien, Prozess-Optimierung, LLM-Bewerbung, Modellierung großer Sprachen, Kritisches Denken, Organisatorische Strategie, Innovation, Datensicherheit, Produktivitätssoftware, Schnelles Engineering, Analyse, Entwicklung der Arbeitskräfte, Generative KI, Prompt-Muster

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

1234…268

Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

  • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
  • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
  • Einführung in KI: Google
  • AI für alle: DeepLearning.AI
  • Künstliche Intelligenz: Illinois Tech
  • Exploring Artificial Intelligence Use Cases and Applications: Amazon Web Services
  • Artificial Intelligence: O.P. Jindal Global University
  • Introduction to Artificial Intelligence: University of Illinois Urbana-Champaign
  • Künstliche Intelligenz: ein Überblick: Politecnico di Milano
  • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI

Häufig gestellte Fragen zum Thema Künstliche Intelligenz

Stöbern Sie in den folgenden KI-Kursen - beliebte Einstiegsmöglichkeiten auf Coursera.

  • Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI): IBM
  • Generative KI: Grundlagen der Prompt-Technik: IBM
  • Grundlagen des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz: AWS
  • Einführung in die KI: Google
  • KI für jedermann: DeepLearning.AI
  • Erforschung von Anwendungsfällen und Anwendungen der Künstlichen Intelligenz: AWS‎

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.

Andere wissenswerte Themen

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