Robotik-Kurse können Ihnen helfen zu verstehen, wie robotische Systeme aufgebaut, gesteuert und programmiert werden. Sie können Fähigkeiten in Sensorik, Bewegung, Simulation und Automatisierung aufbauen. Viele Kurse stellen Tools und Beispiele für typische Robotikanwendungen vor.

Universidad Austral
Kompetenzen, die Sie erwerben: Web Scraping, Natural Language Processing, Data Integration, Data Processing, MLOps (Machine Learning Operations), Data Preprocessing, Machine Learning Algorithms, Data Cleansing, Artificial Neural Networks, Machine Learning Methods, Data Manipulation, Tensorflow, Applied Machine Learning, Text Mining, Jupyter, Pandas (Python Package), Application Lifecycle Management, AI Orchestration, Systems Architecture, Python Programming
★ 4.1 (57) · Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Algorithmen, Computergrafik, 3D-Modellierung, Schätzung, Medizinische Bildgebung, Computer Vision, Bildqualität, Bildanalyse, Automatisierungstechnik, Mathematische Modellierung
★ 5 (42) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Modell-Optimierung
★ 4.2 (50) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

National Taiwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Engineering, Autoencoders, Machine Learning Methods, Model Optimization, Deep Learning, Supervised Learning, Regression Analysis, Statistical Machine Learning, Random Forest Algorithm, Decision Tree Learning, Applied Machine Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning Algorithms, Classification Algorithms, Predictive Modeling, Model Training, Dimensionality Reduction, Machine Learning, Embeddings, Model Evaluation
★ 4.9 (35) · Mittel · Kurs · 3–6 Monate

Google Cloud
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative Modellarchitekturen, Methoden des maschinellen Lernens, Generative KI, Modell Ausbildung, Modell-Einsatz, Künstliche neuronale Netze, Tensorflow, Keras (Bibliothek für neuronale Netze)
★ 4.3 (51) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Columbia University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Virtuelle Realität, Computergrafik, Lineare Algebra, Computer Vision, Bildanalyse
★ 4.6 (44) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Tiefes Lernen, Technische Merkmale, Netzwerk-Modell, Modell Ausbildung, Künstliche neuronale Netze, Einbettungen, Computer Vision, Faltungsneuronale Netzwerke, Bildanalyse, Faltungsneuronale Netze, PyTorch (Bibliothek für maschinelles Lernen)
★ 4.7 (49) · Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

28DIGITAL
Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Algorithmen, Computergrafik, Theoretische Informatik, Daten-Strukturen, Räumliche Analyse, Geometrie, Geografische Informationssysteme, Analyse räumlicher Daten
★ 4.4 (24) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Dartmouth College
Kompetenzen, die Sie erwerben: Befehlszeilenschnittstelle, Eingebettete Systeme, Dateisysteme, Unix, Tools erstellen, Computer Programmierung, Dateiverwaltung, Technische Informatik, Computerprogrammierung, Linux-Server, Speicherverwaltung, Open-Source-Technologie, Linux, Eingebettete Software, Linux-Befehle, OS Prozessmanagement, C (Programmiersprache)
★ 4.7 (35) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Sungkyunkwan University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Recurrent Neural Networks (RNNs), Convolutional Neural Networks, Image Analysis, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Natural Language Processing, Deep Learning, Machine Learning
★ 4.4 (40) · Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Feature Technik, Vorverarbeitung von Daten, Bewertung des Modells, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Technische Merkmale, Dimensionalitätsreduktion, Pandas (Python-Paket), Methoden des maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Modell Ausbildung, Molekularbiologie, Prädiktive Modellierung, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Bioinformatik, Entwicklung von Medikamenten, Modellevaluation, Datenmanipulation, Prädiktive Analytik, Angewandtes maschinelles Lernen, Wissenschaftliche Visualisierung, Datenvorverarbeitung
★ 2.4 (28) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

University of Illinois Urbana-Champaign
Kompetenzen, die Sie erwerben: Bewertung des Modells, Gesundheitsinformatik, Medizinische Wissenschaft und Forschung, Tiefes Lernen, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen, Methoden des maschinellen Lernens, Maschinelles Lernen, Programm-Entwicklung, Unüberwachtes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Modellevaluation, Gesundheitspflege, Angewandtes maschinelles Lernen, Projektmanagement im Gesundheitswesen, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML)
★ 3.1 (30) · Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen