15+ beste KI-Kurse zum Lernen im Jahr 2023: kostenlos und kostenpflichtig

Künstliche Intelligenz ist ein schnell wachsendes Gebiet, das das Potenzial hat, unsere Lebens- und Arbeitsweise zu revolutionieren. Von selbstfahrenden Autos bis hin zur personalisierten Gesundheitsversorgung hat KI bereits einen erheblichen Einfluss auf viele Branchen ausgeübt und entwickelt sich in einem beispiellosen Tempo weiter.

Da immer mehr Unternehmen und Organisationen KI in ihren Betrieb integrieren, steigt die Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften in diesem Bereich rapide an.

Pro Tipps
Diese Über 10 KI-Inhaltsgeneratoren wurden entwickelt, um Erstellern von Inhalten dabei zu helfen, qualitativ hochwertige Inhalte schnell und effizient zu erstellen.
Mit der hochwertige 4K- und 8K-Auflösung, werden diese Kunstwerke die Betrachter mit ihrer atemberaubenden Detailtreue und ihrem Realismus beeindrucken.
Diese 10 KI-Kryptoprojekte wurden aufgrund ihres innovativen Einsatzes von Technologien der künstlichen Intelligenz in der Kryptowährungsbranche ausgewählt.

Um dieser Nachfrage gerecht zu werden, gibt es jetzt eine große Auswahl an KI-Kursen, sowohl kostenlos als auch kostenpflichtig, online und persönlich. Diese Kurse decken eine Vielzahl von Themen ab, von den Grundlagen der Maschinelles Lernen und Deep Learning bis hin zu spezialisierteren Bereichen wie der Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Sie richten sich an Studenten, Berufstätige und alle, die sich für dieses spannende Gebiet interessieren.

Die Liste enthält die besten derzeit verfügbaren KI-Kurse, darunter Kurse von Top-Universitäten wie Stanford und MIT und Energiegewinnung Marktführer wie Google und IBM. Es richtet sich sowohl an Anfänger, die neu in das maschinelle Lernen einsteigen, als auch an erfahrene Fachleute, die ihr Wissen erweitern möchten.

Pro Tipps
Diese KI-Generatoren und KI-Marketingstrategien kann Unternehmen dabei helfen, ihre Marketingkampagnen zu optimieren und mehr potenzielle Kunden zu erreichen.
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Vergleichsblatt für die besten KI-Kurse

Es gibt zahlreiche KI-Kurse, sowohl online als auch offline, kostenlos und kostenpflichtig, von verschiedenen angesehenen Institutionen auf der ganzen Welt. Hier sind einige der besten KI-Kurse:

Name und Vorname	Rating	Autor	Plattform	$
KI für alle	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	Frei
Überwachtes maschinelles Lernen	⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	Frei
Tiefes Lernen	⭐⭐⭐⭐	Andrew Ng |	Coursera	Frei
Professionelle Zertifizierung Angewandte KI von IBM	⭐⭐⭐	IBM	Coursera	Frei
CS50-Einführung in KI mit Python	⭐⭐⭐	Harvard University	EDX	Frei
AI-Programmierung mit Python	⭐⭐⭐⭐	Udacity	Udacity	bezahlt
Daten und KI-Grundlagen	⭐⭐	Linux Foundation	EDX	Frei
Einführung in das maschinelle Lernen	⭐⭐⭐⭐	Google	Udacity	Frei
Künstliche Intelligenz AZ: Lernen Sie, wie man eine KI baut	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	bezahlt
Verstärkung lernen	⭐⭐	David Silber	YouTube	Frei
Neuronale Netze und Deep Learning	⭐⭐⭐⭐	deeplearning.ai	Coursera	bezahlt
Professionelles Zertifikat für TensorFlow-Entwickler	⭐⭐⭐	TensorFlow	Coursera	Frei
Bootcamp für Data Science und maschinelles Lernen mit R	⭐⭐⭐⭐	Udemy	Udemy	bezahlt
Praktisches Deep Learning für Programmierer	⭐⭐⭐	schnell.ai	schnell.ai	Frei
Crashkurs für maschinelles Lernen	⭐⭐⭐	Google	Google	Frei

Recherchieren und vergleichen Sie KI-Kurse, um die beste Lösung für Ihre Lernbedürfnisse und -ziele zu finden. Denken Sie daran, dass KI ein sich schnell entwickelnder Bereich ist, daher ist es entscheidend, über die neuesten Entwicklungen und Fortschritte auf dem Laufenden zu bleiben.

Das Studium der KI ist auch wichtig für die Gestaltung der Programme unserer Zukunft: Top 120+ KI-generierte Inhalte im Jahr 2023: Bilder, Musik, Videos

Die besten kostenlosen KI-Kurse

KI für alle

Das "KI für alle”-Kurs auf Coursera ist ein Einführungskurs, der einen umfassenden Überblick über das Gebiet der künstlichen Intelligenz (KI) bietet. Der Kurs richtet sich an Personen, die sich für KI interessieren, aber nicht unbedingt über einen technischen Hintergrund in diesem Bereich verfügen.

Der Kurs wird von Andrew Ng, einem führenden KI-Forscher und Mitbegründer von Coursera, geleitet. Es besteht aus vier Wochen Material, die jeweils mehrere Videovorträge und Quizze enthalten. Der Kurs deckt eine breite Palette von Themen im Zusammenhang mit KI ab, darunter maschinelles Lernen, neuronale Netze, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache und Robotik.

Der Kurs behandelt grundlegende Prinzipien der KI, einschließlich maschineller Lernalgorithmen und -techniken sowie deren praktische Anwendungen. Die Lernenden werden ethische und soziale Überlegungen im Zusammenhang mit KI untersuchen. Der Kurs behandelt den Einsatz von KI in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen, Finanzen und Transport.

Insgesamt ist der Kurs „KI für alle“ ein toller Einstieg in den Bereich KI und für alle geeignet, die sich ein grundlegendes Verständnis des Themas aneignen möchten. Es erfordert keine technischen Vorkenntnisse und kann in Ihrem eigenen Tempo absolviert werden.

Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung

Das "Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifizierung”-Kurs auf Coursera ist ein beliebter Online-Kurs, der von Andrew Ng, einem führenden KI-Forscher und Mitbegründer von Coursera, unterrichtet wird. Dieser Kurs soll eine umfassende Einführung in das maschinelle Lernen bieten, das ein Teilgebiet von ist künstliche Intelligenz die sich auf die Entwicklung von Algorithmen konzentriert, die aus Daten lernen können.

Der Kurs besteht aus 11 Wochen Material, die jeweils mehrere Videovorträge, Quiz und Programmieraufgaben enthalten. Der Kurs deckt jedoch ein breites Themenspektrum im Zusammenhang mit maschinellem Lernen ab, darunter lineare Regression, logistische Regression, neuronale Netze, Support-Vektor-Maschinen, Clustering und Anomalieerkennung.

Insgesamt ist der Kurs „Machine Learning“ auf Coursera eine hervorragende Ressource für alle, die sich eine solide Grundlage für maschinelles Lernen aneignen möchten. Einer der angesehensten Experten auf diesem Gebiet unterrichtet den Kurs und gibt einen umfassenden Überblick über das Thema.

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Tiefes Lernen

Das "Tiefes Lernen” Spezialisierung auf Coursera ist ein umfassender Online-Kurs, der von Andrew Ng und einem Team erfahrener Ausbilder unterrichtet wird. Das Design dieser Spezialisierung soll eine gründliche Einführung in das Deep Learning bieten. Es ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das sich darauf konzentriert, künstliche neuronale Netze mit mehreren Schichten zu lehren, um die Genauigkeit von Vorhersagen und Klassifizierungen zu verbessern.

Die Spezialisierung besteht aus fünf Kursen, die jeweils unterschiedliche Aspekte des Deep Learning abdecken. Die Kurse sind:

1. Neuronale Netze und Deep Learning: Dieser Kurs behandelt die Grundlagen von Deep Learning und neuronalen Netzen, einschließlich deren Aufbau und Training.
2. Verbesserung tiefer neuronaler Netze: Hyperparameter-Tuning, -Regularisierung und -Optimierung: Dieser Kurs behandelt fortgeschrittene Techniken zur Verbesserung der Leistung tiefer neuronaler Netze, einschließlich Hyperparameter-Tuning, -Regularisierung und -Optimierung.
3. Machine-Learning-Projekte strukturieren: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Machine-Learning-Projekte strukturieren und wie Sie Fehler in Ihren Modellen diagnostizieren und beheben.
4. Faltungsneuronale Netze: Dieser Kurs behandelt Convolutional Neural Networks, die häufig in Computer-Vision-Aufgaben wie der Bilderkennung verwendet werden.
5. Sequenzmodelle: Dieser Kurs behandelt Sequenzmodelle, die in der Verarbeitung natürlicher Sprache und anderen Anwendungen mit sequentiellen Daten verwendet werden.

Insgesamt haben Tausende Studierende weltweit die hoch angesehene Spezialisierung „Deep Learning“ auf Coursera absolviert. Der Kurs richtet sich an Personen mit grundlegenden Kenntnissen in Programmierung und maschinellem Lernen und soll ihnen die neuesten Techniken des Deep Learning vermitteln.

Angewandte künstliche Intelligenz von IBM

Das "Angewandte künstliche Intelligenz von IBM” Professionelles Zertifikat auf Coursera ist ein Programm, das von angeboten wird IBM Watson-AI. Dieses Zertifikat soll den Lernenden die Fähigkeiten und Kenntnisse vermitteln, die zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Lösungen in realen Umgebungen erforderlich sind.

Das Programm besteht aus sechs Kursen, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Anwendung abdecken künstliche Intelligenz. Die Kurse sind:

1. Einführung in die Künstliche Intelligenz: Dieser Kurs bietet eine Überblick über KI, einschließlich ihrer Geschichte, Grundprinzipien und Anwendungen.
2. Erste Schritte mit KI mit IBM Watson: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie mit IBM Watson KI-Lösungen erstellen und bereitstellen.
3. Erstellen von KI-Anwendungen mit Watson-APIs: Dieser Kurs behandelt die Verwendung verschiedener Watson-APIs zum Erstellen und Bereitstellen von KI-Anwendungen.
4. Erstellen von Chatbots mit Watson-APIs: In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Watson-APIs verwenden, um Chatbots für den Kundenservice und andere Anwendungen zu erstellen.
5. Einführung in Computer Vision mit Watson und OpenCV: Dieser Kurs behandelt Computer Vision und die Verwendung von Watson und OpenCV zum Erstellen von Computer Vision-Anwendungen.
6. Erstellen von KI-Anwendungen mit TensorFlow: Dieser Kurs behandelt TensorFlow, ein beliebtes Framework zum Erstellen und Bereitstellen Deep-Learning-Modelle.

Zusammenfassend lernen Sie während des gesamten Programms die praktischen Aspekte des Erstellens und Bereitstellens von KI-Lösungen kennen, einschließlich der Vorverarbeitung von Daten, Modelle trainieren, und bewerten Sie die Leistung. Sie lernen auch die ethischen und sozialen Auswirkungen von KI kennen, einschließlich Voreingenommenheit und Fairness.

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CS50s Einführung in die künstliche Intelligenz mit Python

"CS50s Einführung in die künstliche Intelligenz mit Python“ ist ein Online-Kurs, der von der Harvard University über edX angeboten wird. Dieser Kurs soll eine Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen mit der Programmiersprache Python geben.

Der Kurs besteht aus mehreren Modulen, die jeweils Videovorträge, Quiz und Programmieraufgaben enthalten. Der Kurs behandelt eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen, darunter Suchalgorithmen, Optimierung, maschinelles Lernen und Deep Learning.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass „Introduction to AI with Python“ ein hoch angesehener Kurs ist, der eine solide Grundlage für künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen bietet. Der Kurs wurde jedoch von Tausenden von Lernenden weltweit absolviert. Es ist für alle geeignet, die sich für diese Themen interessieren, und es ist für Personen mit etwas Programmiererfahrung konzipiert. Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen sind nicht erforderlich. Nach Abschluss des Kurses verfügen die Lernenden also über die Fähigkeiten und das Wissen, um KI- und maschinelle Lerntechniken auf reale Probleme anzuwenden.

Daten und KI-Grundlagen

"Daten und KI-Grundlagen“ ist ein Online-Kurs, der von Microsoft über edX angeboten wird. Dieser Kurs soll eine Einführung in die Datenanalyse und künstliche Intelligenz (KI) geben.

Der Kurs besteht aus mehreren Modulen, die jeweils Videovorträge, Quiz und praktische Übungen enthalten. Der Kurs behandelt eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit Datenanalyse und KI, darunter Datentypen und -quellen, Data Wrangling, Datenvisualisierung, maschinelles Lernen und Deep Learning.

Während des Kurses lernen Sie, wie Sie verschiedene Tools und Plattformen verwenden, einschließlich Azure Maschinelles lernen, Python und Jupyter Notebooks, um Datenanalysen durchzuführen und KI-Modelle zu erstellen. Sie lernen auch die ethischen und sozialen Auswirkungen von KI kennen, einschließlich Fairness, Datenschutz und Sicherheit.

Insgesamt können Personen mit etwas Programmiererfahrung an dem Kurs teilnehmen, und sie benötigen keine Vorkenntnisse in Datenanalyse oder KI. Es ist ein Kurs zum Selbststudium, und die Lernenden können sich so viel Zeit nehmen, wie sie benötigen, um das Kursmaterial zu vervollständigen.

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Einführung in das maschinelle Lernen

"Einführung in das maschinelle Lernen“ ist ein von Udacity angebotener Online-Kurs, der eine Einführung in die Grundlagen des maschinellen Lernens bietet. Der Kurs richtet sich an Personen, die über Programmiererfahrung verfügen, aber nicht unbedingt bereits mit maschinellem Lernen in Kontakt gekommen sind.

Jede Lektion des Kurses behandelt einen anderen Aspekt des maschinellen Lernens. Dazu gehören überwachtes und nicht überwachtes Lernen, Funktionsskalierung, Kreuzvalidierung, Überanpassung und Leistungsmetriken. Darüber hinaus verwendet der Kurs die Programmiersprache Python und die Bibliothek scikit-learn, um die Algorithmen für maschinelles Lernen zu implementieren und anzuwenden.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kurs den Lernenden ermöglicht, ihn in ihrem eigenen Tempo und ohne zeitliche Einschränkungen zu absolvieren. Der Kurs umfasst Videovorträge, Quizfragen und Programmieraufgaben, um praktische Erfahrungen mit maschinellen Lernalgorithmen zu vermitteln. Der Kurs soll den Lernenden dabei helfen, ihr Verständnis der Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens zu verbessern.

Verstärkung lernen

Das "Verstärkung lernen Course by David Silver“ ist eine Reihe von Videovorträgen zum Reinforcement Learning (RL), die erstmals 2015 von David Silver, einem Forscher bei DeepMind, angeboten wurden. Der Kurs besteht aus 10 Videovorträgen, die jeweils etwa 1-2 Stunden dauern, und deckt eine breite Palette von Themen im Zusammenhang mit RL ab, darunter Markov-Entscheidungsprozesse, Monte-Carlo-Methoden, Zeitunterschiedslernen und tiefes Verstärkungslernen.

Der Kurs ist geeignet für Personen mit einem Hintergrund in Mathematik, Informatik oder verwandten Bereichen. Es bietet eine umfassende Einführung in RL, einschließlich Theorie und praktischen Beispielen.
Tausende Lernende weltweit haben sich die Vorträge angesehen. Der Kurs ist eine beliebte Ressource für Studenten und Forscher, die sich für RL interessieren.

Als KI Sprachmodell, kann ich keine Echtzeit-Updates zum aktuellen Stand des Kurses im Jahr 2023 bereitstellen. Angesichts seiner Popularität und Nützlichkeit ist es jedoch wahrscheinlich, dass das Material immer noch relevant und wertvoll für alle ist, die daran interessiert sind, etwas über RL zu lernen.

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Professionelles Zertifikat für TensorFlow-Entwickler

Das "TensorFlow-Entwickler” Professional Certificate ist ein Online-Programm, das von Coursera in Zusammenarbeit mit deeplearning.ai angeboten wird. Das Programm zielt darauf ab, Lernende darin zu unterweisen, Deep-Learning-Modelle mit TensorFlow zu erstellen und einzusetzen, an Quelloffene Software von Google erstellte Bibliothek.

Das Programm besteht aus vier Kursen, von denen jeder einen anderen Aspekt der Nutzung von Deep Learning abdeckt TensorFlow. Die Kurse sind:

1. Einführung in TensorFlow für KI, maschinelles Lernen und Deep Learning: Dieser Kurs bietet eine Einführung in TensorFlow und behandelt die Grundlagen des Erstellens und Trainierens von Deep-Learning-Modellen.
2. Faltungs-Neuronale Netze in TensorFlow: Dieser Kurs konzentriert sich auf Convolutional Neural Networks (CNNs), eine Art von neuronalen Netzwerken, die häufig für die Bildklassifizierung verwendet werden, und lehrt die Lernenden, wie sie CNNs mit TensorFlow erstellen und trainieren.
3. Verarbeitung natürlicher Sprache in TensorFlow: Dieser Kurs behandelt Techniken zur Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP), wie z. B. Textklassifizierung und Stimmungsanalyse, und lehrt die Lernenden, wie sie diese Techniken mit TensorFlow anwenden können.
4. Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersage: In diesem Kurs lernen die Lernenden, wie sie rekurrente neuronale Netze (RNNs) und andere Deep-Learning-Modelle erstellen und trainieren, um Zeitreihendaten zu analysieren.

Das Programm ist im eigenen Tempo, und die Lernenden können sich so viel Zeit nehmen, wie sie benötigen, um jeden Kurs abzuschließen. Jeder Kurs umfasst Videovorträge, Quiz und Programmieraufgaben, die die Lernenden absolvieren müssen, um ein Zertifikat zu erhalten.

Praktisches Deep Learning für Programmierer

Der fast.ai-Kurs ist ein Online-Kurs zu Deep Learning und maschinellem Lernen, der von fast.ai angeboten wird. Fast.ai ist ein Forschungslabor und eine Bildungsorganisation, die von Jeremy Howard und Rachel Thomas gegründet wurde. Der Kurs soll pragmatisch und erfahrungsorientiert sein. Der Kurs vermittelt den Lernenden, wie sie Deep-Learning-Modelle mit Python und der Fastai-Bibliothek erstellen können.

Der Kurs besteht aus zwei Teilen: dem „Praktisches Deep Learning für ProgrammiererDer Kurs „Cutting Edge Deep Learning for Coders“ und der Kurs „Cutting Edge Deep Learning for Coders“. Der erste Teil des Kurses behandelt die Grundlagen des Deep Learning, einschließlich Neuronale Netze, Faltungs-Neuronale Netze und wiederkehrende Neuronale Netze. Daher behandelt der zweite Teil des Kurses fortgeschrittenere Themen des Deep Learning, einschließlich generativer Modelle, verstärkendem Lernen und Verarbeitung natürlicher Sprache.

Der Kurs richtet sich an Lernende aller Leistungsstufen und erfordert keine Vorkenntnisse in maschinellem Lernen oder Deep Learning. Darüber hinaus verwendet der Kurs Jupyter-Notebooks für den Unterricht und umfasst praktische Codierungsübungen, die die Lernenden mit Google Colaboratory durchführen können.

Einige der wichtigsten Themen, die im Kurs behandelt werden, sind:

• Bildklassifizierung
• Objekterkennung
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Empfehlungssysteme
• Generative Modelle
• Verstärkung lernen

Lernende, die den Kurs absolvieren, verstehen die Konzepte von Deep Learning und maschinellem Lernen und verfügen über die Fähigkeiten, Deep-Learning-Modelle für verschiedene Anwendungen zu erstellen und einzusetzen. Der Kurs ist im Bereich des maschinellen Lernens angesehen und Experten empfehlen ihn als Einstieg für Anfänger.

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Crashkurs für maschinelles Lernen

Das Google Crashkurs für maschinelles Lernen ist ein kostenloser Online-Kurs von Google, der eine Einführung in Konzepte, Tools und Techniken des maschinellen Lernens bietet. Der Kurs richtet sich an Entwickler mit minimaler oder keiner Erfahrung im maschinellen Lernen und soll einen schnellen und pragmatischen Überblick über das Gebiet bieten.

Daher ist der Kurs in zahlreiche Module unterteilt, die jeweils einen bestimmten Aspekt des maschinellen Lernens abdecken. Zu diesen Modulen gehören:

1. Einführung in das maschinelle Lernen. Dieses Modul bietet einen Überblick über die grundlegenden Konzepte und Terminologie, die beim maschinellen Lernen verwendet werden, und führt die Lernenden in überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen und bestärkendes Lernen ein.
2. Maschinelles Lernen mit TensorFlow. Dieses Modul bietet eine Einführung in das TensorFlow-Framework, das von Google zur Entwicklung von Modellen für maschinelles Lernen verwendet wird.
3. Generalisierung, Overfitting und Underfitting. In diesem Modul werden die Konzepte Generalisierung, Overfitting und Underfitting sowie deren Vermeidung beim Erstellen von Modellen für maschinelles Lernen erläutert.
4. Neuronale Netze. Dieses Modul bietet eine Einführung in neuronale Netze, eine Klasse von maschinellen Lernmodellen, die von der Struktur des Gehirns inspiriert sind.
5. Neuronale Netze trainieren.Dieses Modul erklärt, wie neuronale Netze mit Backpropagation trainiert werden, und stellt Techniken zur Verbesserung der Leistung neuronaler Netze vor.
6. Tiefe neuronale Netze: Dieses Modul bietet eine Einführung in tiefe neuronale Netze, also neuronale Netze mit mehreren Schichten.
7. TensorFlow-Programmierung: Dieses Modul bietet eine Einführung in die TensorFlow-Programmierung und behandelt Themen wie Tensoren, Operationen und Graphen.

Zusammenfassend umfasst der Kurs Videovorträge, interaktive Übungen und Programmieraufgaben, und die Lernenden können ihn in ihrem eigenen Tempo absolvieren. Nach Abschluss des Kurses verfügen die Lernenden über ein grundlegendes Verständnis der Konzepte und Techniken des maschinellen Lernens und sind in der Lage, mit TensorFlow einfache Modelle für maschinelles Lernen zu erstellen.

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Die besten bezahlten KI-Kurse

AI-Programmierung mit Python

Das "AI-Programmierung mit PythonDas von Udacity angebotene Nanodegree-Programm soll Lernenden eine umfassende Einführung in künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen unter Verwendung der Programmiersprache Python bieten.

Das Programm besteht aus fünf Kursen, die jeweils unterschiedliche Aspekte der KI und des maschinellen Lernens abdecken. Die Kurse sind:

1. Einführung in die Python-Programmierung. Dieser Kurs behandelt die Grundlagen der Python-Programmierung, einschließlich Datenstrukturen, Kontrollstrukturen und Funktionen.
2. Einführung in maschinelles Lernen mit Python. In diesem Kurs lernen Sie, wie Sie Modelle für maschinelles Lernen mit gängigen Bibliotheken wie NumPy, Pandas und Scikit-learn erstellen und evaluieren.
3. Deep Learning mit PyTorch. Dieser Kurs behandelt Deep Learning, einschließlich des Aufbaus und Trainierens neuronaler Netze mit der PyTorch-Bibliothek.
4. Angewandte KI: Dieser Kurs behandelt verschiedene Anwendungen von KI, einschließlich Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision und Spielen.
5. KI-Capstone-Projekt. In diesem Kurs wenden Sie die Kenntnisse und Fähigkeiten, die Sie in den vorherigen Kursen erlernt haben, auf ein reales Projekt an.

Während des gesamten Programms lernen Sie, wie Sie Daten vorverarbeiten, Modelle trainieren und die Leistung mit Python und verschiedenen Bibliotheken bewerten. Sie lernen auch die ethischen und sozialen Auswirkungen von KI kennen, einschließlich Voreingenommenheit und Fairness.

Das Nanodegree-Programm „AI Programming with Python“ richtet sich an Personen mit Programmiererfahrung, erfordert jedoch keine Vorkenntnisse in KI oder maschinellem Lernen. Es ist ein Programm zum Selbststudium, und die Lernenden können sich so viel Zeit nehmen, wie sie benötigen, um das Kursmaterial zu vervollständigen.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Programm hoch angesehen ist und von Tausenden von Lernenden weltweit absolviert wurde. Nach Abschluss des Programms verfügen die Lernenden über die erforderlichen Fähigkeiten und Kenntnisse, um Techniken der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens auf reale Probleme anzuwenden. Sie werden auch über ein Portfolio von Projekten verfügen, um ihre Fähigkeiten potenziellen Arbeitgebern zu präsentieren.

Künstliche Intelligenz AZ: Lernen Sie, wie man eine KI baut

"Künstliche Intelligenz AZ: Lernen Sie, wie man eine KI baut“ ist ein von Udemy angebotener Online-Kurs, der eine umfassende Einführung in künstliche Intelligenz (KI) und maschinelles Lernen bietet. Der Kurs richtet sich an Personen ohne Vorkenntnisse in KI oder Programmierung.

Der Kurs behandelt verschiedene Themen rund um KI und maschinelles Lernen. Zu den Themen gehören überwachtes und unüberwachtes Lernen, Deep Learning, Verarbeitung natürlicher Sprache und Computer Vision. Der Kurs bietet auch praktische Schulungen zur Verwendung verschiedener Tools und Plattformen, darunter Python, TensorFlow und Keras.

Der Kurs umfasst über 40 Stunden Videovorträge. Es enthält Quizze und Programmierübungen. Die Quiz- und Programmierübungen ermöglichen es den Lernenden, ihre Fähigkeiten zu üben. Die Lernenden sammeln also durch diese Quiz- und Programmierübungen praktische Erfahrungen mit KI- und maschinellen Lernalgorithmen. Der Kurs umfasst auch mehrere Projekte, die es den Lernenden ermöglichen, ihr Wissen auf reale Probleme anzuwenden.

Da der Kurs im eigenen Tempo abläuft, können sich die Lernenden so viel Zeit nehmen, wie sie benötigen, um das Material zu vervollständigen. Darüber hinaus ist der Kurs für alle geeignet, die sich Wissen über KI und maschinelles Lernen aneignen möchten, unabhängig von ihrem Hintergrund oder Erfahrungsniveau.

Nach Abschluss des Kurses haben die Lernenden ein solides Verständnis dafür, wie KI und maschinelles Lernen zur Lösung von Problemen eingesetzt werden können. Der Kurs bietet auch eine Grundlage für weiterführende Studien und weiterführende Kurse in KI und maschinellem Lernen.

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Neuronale Netze und Deep Learning

Das "Neuronale Netze und Deep Learning”-Kurs ist ein Online-Kurs, der von Coursera angeboten und von Andrew Ng, Professor an der Stanford University und Mitbegründer von Google Brain, unterrichtet wird. Der Kurs bietet eine Einführung in Deep Learning, ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, das künstliche Intelligenz verwendet Neuronale Netze komplexe Muster und Beziehungen in Daten zu modellieren.

Der Kurs richtet sich an Personen, die über ein grundlegendes Verständnis der Python-Programmierung und der linearen Algebra verfügen. Es deckt eine Reihe von Themen im Zusammenhang mit neuronalen Netzen und Deep Learning ab, darunter Convolutional Neural Networks, rekurrente neuronale Netze und Deep-Learning-Frameworks wie TensorFlow und Keras. Der Kurs umfasst auch praktische Programmieraufgaben, die es den Lernenden ermöglichen, ihre Fähigkeiten zu üben und verschiedene Deep-Learning-Algorithmen zu implementieren.

Der Kurs besteht aus vier Modulen, die jeweils Videovorträge, Quiz und Programmieraufgaben umfassen.

Da der Kurs im eigenen Tempo abläuft, können sich die Lernenden so viel Zeit nehmen, wie sie benötigen, um ihn zu absolvieren.

Nach Abschluss des Kurses verfügen die Lernenden über ein solides Verständnis der Prinzipien des Deep Learning, einschließlich der Fähigkeit, neuronale Netze für verschiedene Anwendungen aufzubauen und zu trainieren.

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Kurs „Neural Networks and Deep Learning“ eine bekannte und beliebte Lernressource bei Personen ist, die sich für Deep Learning interessieren, und Tausende von Lernenden weltweit haben ihn absolviert.

Bootcamp für Data Science und maschinelles Lernen mit R

Das "Bootcamp für Data Science und maschinelles Lernen mit R“ ist ein Online-Kurs, der von Udemy angeboten wird. Dieser Kurs soll den Lernenden die Grundlagen der Datenwissenschaft und des maschinellen Lernens unter Verwendung der Programmiersprache R vermitteln.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger und setzt keine Vorkenntnisse in Programmierung oder Data Science voraus. Der Kurs deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter Datenmanipulation, Datenvisualisierung, statistische Inferenz, maschinelle Lernalgorithmen und Modellbewertung.

Der Kurs „Datenwissenschaft und maschinelles Lernen“ umfasst also 19 Abschnitte und bietet über 100 Vorlesungen, Tests und Programmieraufgaben. Jeder Abschnitt behandelt ein bestimmtes Thema und umfasst Videovorträge, Codebeispieleund Übungen, die den Lernenden helfen, ihre Fähigkeiten zu üben.

Einige der wichtigsten Themen, die im Kurs behandelt werden, sind:

• Daten-Wrangling und -Manipulation mit dplyr und tidyr
• Datenvisualisierung mit ggplot2
• Wahrscheinlichkeit und statistische Inferenz
• Lineare Regression und multiple Regression
• Klassifikations- und Regressionsbäume
• Zufällige Wälder und Gradientenverstärkung
• Clusterbildung und Dimensionsreduktion
• Zeitreihenanalyse

Nach Abschluss des Kurses verfügen die Lernenden also über ein solides Verständnis der Programmiersprache R und ihrer Anwendungen in der Datenwissenschaft und im maschinellen Lernen. Sie verfügen auch über die Fähigkeiten, komplexe Datensätze zu analysieren und zu interpretieren, Vorhersagemodelle zu erstellen und zu bewerten und ihre Ergebnisse effektiv an andere weiterzugeben.

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Zusammenfassung

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das Erlernen von KI im heutigen digitalen Zeitalter immer wichtiger wird, da sich die KI rasant weiterentwickelt verschiedene Branchen transformieren und die Art und Weise verändern, wie wir leben und arbeiten. Durch das Studium der KI können Einzelpersonen das Wissen und die Fähigkeiten entwickeln, die zum Entwerfen und Entwickeln intelligenter Systeme erforderlich sind, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können.

Viele Bereiche, darunter Gesundheitswesen, Finanzen, Transport und Bildung, nutzen KI, und Experten sagen voraus, dass ihre Anwendungen in der Zukunft weiter zunehmen werden kommende Jahre.

Es gibt viele Online-Kurse und Ressourcen zum Erlernen von KI, die von Einführungskursen bis hin zu fortgeschritteneren Kursen reichen, die Themen wie Deep Learning und Reinforcement Learning abdecken. Durch Investitionen in die KI-Ausbildung können Einzelpersonen über die neuesten Entwicklungen auf dem Gebiet auf dem Laufenden bleiben, wertvolle Fähigkeiten erwerben, die sehr gefragt sind, und möglicherweise neue Karrieremöglichkeiten eröffnen.

Insgesamt, um in der heutigen Zeit wettbewerbsfähig zu bleiben Arbeitsmarkt Um für die Zukunft der Arbeit gerüstet zu sein, müssen Einzelpersonen KI lernen, da sie einen immer größeren Einfluss auf verschiedene Aspekte unseres Lebens haben wird.

FAQ

KI oder künstliche Intelligenz bezieht sich auf die Entwicklung von Computersystemen, die Aufgaben ausführen können, die normalerweise menschliche Intelligenz erfordern, wie Lernen, Problemlösung und Entscheidungsfindung.

Es gibt drei Haupttypen von KI: enge oder schwache KI, allgemeine KI und Superintelligenz. Enge KI ist darauf ausgelegt, eine bestimmte Aufgabe auszuführen, während allgemeine KI in der Lage ist, jede intellektuelle Aufgabe zu erfüllen, die ein Mensch kann. Superintelligenz, die noch rein theoretisch ist, bezieht sich auf KI, die die menschliche Intelligenz übertrifft und in der Lage ist, Probleme zu lösen, die unser Verständnis übersteigen.

KI hat viele praktische Anwendungen in verschiedenen Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Transport und Bildung. Beispiele sind vorausschauende Wartung in der Fertigung, personalisierte Medizin im Gesundheitswesen, Betrugserkennung im Finanzwesen und intelligentes Verkehrsmanagement im Transportwesen.

Um in der KI zu arbeiten, braucht man eine solide Grundlage in Mathematik, Statistik und Programmierung sowie Kenntnisse über maschinelle Lernalgorithmen und Frameworks wie TensorFlow, Keras und PyTorch.

Es gibt viele Online-Ressourcen, um etwas über KI zu lernen, darunter kostenlose Online-Kurse, Tutorials und MOOCs, die von führenden Universitäten und Unternehmen wie Google, Coursera, Udacity und edX angeboten werden.

KI wirft viele ethische Bedenken auf, wie z. B. Voreingenommenheit, Datenschutz und Arbeitsplatzverdrängung. Es ist wichtig, dass Einzelpersonen und Organisationen diese Probleme bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI-Systemen berücksichtigen.

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