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Kurse für Künstliche Intelligenz (KI)

Kurse in Künstlicher Intelligenz (KI) können Ihnen helfen, zentrale Konzepte wie maschinelles Lernen, neuronale Netze und einfache Modelle zur Vorhersage kennenzulernen. Sie können Fähigkeiten im Umgang mit Daten, Bewertungsmethoden und im Verständnis von KI-Verhalten aufbauen. Viele Kurse führen in Werkzeuge wie Python-Bibliotheken oder No-Code-Plattformen ein, mit denen Sie KI-Anwendungen ausprobieren können.

Beliebte Künstliche Intelligenz (KI) Kurse & Zertifikate


  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Michigan

    Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Histogram, Generative AI, Model Evaluation, Data Literacy, AI literacy, Data Presentation, Data Collection, Statistical Hypothesis Testing, Scientific Methods, Descriptive Statistics, Statistics, Data Analysis, Statistical Reporting, Data Ethics, Experimentation, Science and Research, Data Science, Research Design, Model Training, Artificial Intelligence

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

    Anfänger · Spezialisierung · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    J

    Johns Hopkins University

    Einführung in AI: Schlüsselkonzepte und Anwendungen

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Entscheidungsintelligenz, KI-Kenntnisse, Maschinelles Lernen, Modell-Einsatz, Leistungsmessung, Qualität der Daten, Bewertung des Modells, Künstliche Intelligenz, Leistungsmetrik, Strategische Führung, Modellevaluation, Algorithmen, Verantwortungsvolle AI, Validierung von Daten, Daten-Ethik, Algorithmen für maschinelles Lernen, AI-Arbeitsabläufe, Methoden des maschinellen Lernens, Klassifizierungsalgorithmen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), KI-Produktstrategie, Datenvalidierung, Datenqualität

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

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    T

    Technical University of Munich (TUM)

    Digitalisierung in der Weltraumforschung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: KI-Kenntnisse, Datenspeicherung, Künstliche Intelligenz, digitale Kompetenz, Umweltüberwachung, Geografische Informationen und Technologie, Analyse räumlicher Daten, Cloud Computing, Globale Positionierungssysteme, Cybersecurity, Bildanalyse, Digitale Transformation, Cyber-Angriffe, Herstellung und Produktion, Cyber-Risiko, Herstellungsverfahren

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    E

    EDHEC Business School

    Einführung in EdTech

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Innovation, Entwicklung neuer Geschäftsfelder, Digitale Pädagogik, Künstliche Intelligenz, Software und Technologie für das Bildungswesen, Investitionen, Erweiterte und virtuelle Realität (AR/VR), Aufstrebende Technologien, Verantwortungsvolle AI, Digitale Transformation, Geschäftsmodellierung, AI-Personalisierung, Erwachsenenbildung, Aufkommende Technologien

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

    Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    U

    University of Maryland, College Park

    Grundlagen des Technologievertriebs

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Verkaufsstrategie, Verkaufsprozess, Umsatzentwicklung, Vertriebsmanagement, Cloud Computing, Verhandlung, Vertrieb, Lösung Vertriebstechnik, Aufstrebende Technologien, Cybersecurity, Verkaufspräsentation, Technischer Vertrieb, Abschluss (Verkauf), Aufkommende Technologien, Prospektion und Qualifizierung, Bedarfsanalyse, Entwicklung von Vorschlägen, Verkauf

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

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    U

    University of Colorado Boulder

    Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Stichproben (Statistik), Wahrscheinlichkeit, Künstliche Intelligenz, Statistik, Angewandte Mathematik, Statistische Inferenz, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Statistische Methoden, Statistische Analyse

    Auf einen Abschluss hinarbeiten

    4,1
    Bewertung, 4,1 von 5 Sternen
    ·
    94 Bewertungen

    Mittel · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Neu
    Neu
    Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    E

    EDUCBA

    Apply AI Foundations with Python and AWS

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Matplotlib, Artificial Intelligence, Data Visualization, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), NumPy, Pandas (Python Package), AI literacy, Model Evaluation, Machine Learning Methods, AI Workflows, Applied Machine Learning, Plot (Graphics), Data Preprocessing, Deep Learning, Responsible AI, Artificial Neural Networks, Data Ethics, Machine Learning Algorithms, Python Programming, AWS CloudFormation

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

    Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    J

    Johns Hopkins University

    Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Linear Algebra, Applied Mathematics, Algebra, Advanced Mathematics, Geometry, Applied Machine Learning, Markov Model

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

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    W

    Whizlabs

    Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, Multimodale Aufforderungen, Amazon Webdienste, Maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Generative AI-Agenten, Künstliche Intelligenz, Prompt Engineering Tools, Abruf-erweiterte Erzeugung, AI-Sicherheit, MLOps (Operationen für maschinelles Lernen), Schnelles Engineering, AWS SageMaker, Verantwortungsvolle AI, AI-Arbeitsabläufe, Amazonas-Felsen, Prompt-Muster, Generative KI, Amazon Web Services, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)

    4,3
    Bewertung, 4,3 von 5 Sternen
    ·
    16 Bewertungen

    Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    D

    Duke University

    Erklärbares maschinelles Lernen (XAI)

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, Maschinelles Lernen, Angewandtes maschinelles Lernen, Modellierung großer Sprachen, Python-Programmierung, Künstliche Intelligenz, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Tiefes Lernen, Daten-Ethik, Verantwortungsvolle AI, Bildanalyse, Generative KI, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Wissenschaftliche Visualisierung

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Kostenloser Testzeitraum
    Kostenloser Testzeitraum
    I

    IBM

    Praxisprüfung für die CompTIA Tech+ Zertifizierung

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Grundsätze der Programmierung, Computerprogrammierung, Künstliche Intelligenz, Cloud-Dienste, Computer Programmierung, Datenbank-Verwaltung, Netzwerksicherheit

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

    Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

  • Status: Vorschau
    Vorschau
    E

    EDUCBA

    AI & Machine Learning: Apply, Build & Solve

    Kompetenzen, die Sie erwerben: Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Artificial Intelligence, Agentic systems, Machine Learning Algorithms, Bayesian Network, Applied Machine Learning, Computational Logic, Machine Learning, Unsupervised Learning, Agentic Workflows, Bayesian Statistics, Artificial Neural Networks, Reinforcement Learning, Decision Intelligence, Markov Model, Algorithms, Programming Principles, Probability & Statistics

    5
    Bewertung, 5 von 5 Sternen
    ·
    10 Bewertungen

    Gemischt · Kurs · 1–3 Monate

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Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten artificial intelligence Kurse

  • Understanding Data: Navigating Statistics, Science, and AI: University of Michigan
  • Einführung in AI: Schlüsselkonzepte und Anwendungen: Johns Hopkins University
  • Digitalisierung in der Weltraumforschung: Technical University of Munich (TUM)
  • Einführung in EdTech: EDHEC Business School
  • Grundlagen des Technologievertriebs: University of Maryland, College Park
  • Statistische Schätzung für Datenwissenschaft und KI: University of Colorado Boulder
  • Apply AI Foundations with Python and AWS: EDUCBA
  • Linear Algebra: Matrix Algebra, Determinants, & Eigenvectors: Johns Hopkins University
  • Prüfungsvorbereitung AIF-C01: AWS Certified AI Practitioner: Whizlabs
  • Erklärbares maschinelles Lernen (XAI): Duke University

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