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    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      Einführung in künstliche Intelligenz (KI)

      Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Marktchancen, Verantwortungsvolle KI

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Vorschau
      Vorschau
      D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

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

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

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

      Google

      Einführung in KI

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

      4,8
      Bewertung, 4,8 von 5 Sternen
      ·
      6352 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
      ·
      1643 Bewertungen

      Gemischt · Kurs · 1–4 Wochen

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

      Google

      Google AI Essentials

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      D
      S

      Mehrere Erzieher

      Maschinelles Lernen

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

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

      Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

    Was führt Sie heute zu Coursera?

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

      Google Cloud

      Generative AI Leader

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Prompt Engineering, Generative AI Agents, Google Gemini, Responsible AI, Generative AI, Google Workspace, Google Cloud Platform, AI Product Strategy, Productivity Software, LLM Application, Business Leadership, Unstructured Data, Data Ethics, Tool Calling, Data Governance, Cloud Infrastructure, Data Modeling, Cloud Computing, Artificial Intelligence, Collaboration

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      U

      University of Pennsylvania

      KI für Unternehmen

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

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1577 Bewertungen

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      KI-Grundlagen für jedermann

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, LLM-Bewerbung, Deep Learning, Personalisierter Service, Bereitstellung von Anwendungen, Kundenservice, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Verarbeitung natürlicher Sprache, No-Code-Entwicklung, ChatGPT, Virtuelle Umgebung, Verantwortungsvolle KI, Künstliche Intelligenz, Generative KI, Schnelles Engineering, Workflow Management, Datenverarbeitung, Prompt-Muster, IBM Cloud, Bildqualität

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

      Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      I

      IBM

      IBM KI-Technik

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Deep Learning, LLM-Bewerbung, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Generative KI, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Unüberwachtes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Reinforcement Learning, Generative AI-Agenten, Schnelles Engineering, Python-Programmierung, Überwachtes Lernen, Datenverarbeitung, Feature Technik, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Scikit Learn (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Tensorflow, Methoden des Maschinellen Lernens, Angewandtes maschinelles Lernen

      Auf einen Abschluss hinarbeiten

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

      Mittel · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      G

      Google Cloud

      Einführung in KI und maschinelles Lernen in der Google Cloud

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Maschinelles Lernen, MLOps (Maschinelles Lernen Operations), Cloud-Infrastruktur, Generative KI, Verarbeitung natürlicher Sprache, Cloud-Plattformen, Google Cloud-Platform, Künstliche Intelligenz, Schnelles Engineering

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

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • Status: Kostenloser Testzeitraum
      Kostenloser Testzeitraum
      Status: KI-Fähigkeiten
      KI-Fähigkeiten
      I

      IBM

      IBM KI-Produktmanager

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Engagement von Stakeholdern, Neue Produktentwicklung, Generative KI, Projektmanagende Life Cycle, Generative Modellarchitekturen, KI-Produktstrategie, Produkt-Roadmaps, Produktlebenszyklus-Management, Künstliche Intelligenz, Stakeholder-Management, Innovation, Produktstrategie, Schnelles Engineering, Produktmanagement, Kommerzialisierung, Prompt-Muster, Usability-Tests, Produktplanung, Produktentwicklung, OpenAI

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

      Anfänger · Berufsbezogenes Zertifikat · 3–6 Monate

    1234…263

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

    • Einführung in künstliche Intelligenz (KI): IBM
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Einführung in KI: Google
    • Fundamentals of Machine Learning and Artificial Intelligence: Amazon Web Services
    • Google AI Essentials: Google
    • Maschinelles Lernen: DeepLearning.AI
    • Generative AI Leader: Google Cloud
    • KI für Unternehmen: University of Pennsylvania
    • KI-Grundlagen für jedermann: IBM
    • IBM KI-Technik: IBM

    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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    338 Kurse
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