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.
Khalifa University
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Computer Vision, PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Generative Model Architectures, Image Analysis, Fine-tuning, Artificial Neural Networks, Model Training, Applied Machine Learning, Model Evaluation, Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Optimization, Artificial Intelligence
Mittel · Kurs

Birla Institute of Technology & Science, Pilani
Kompetenzen, die Sie erwerben: Natural Language Processing, Large Language Modeling, Embeddings, Text Mining, Semantic Web, Data Preprocessing, LLM Application, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), ChatGPT, Data Processing, Artificial Intelligence, Artificial Neural Networks, Statistical Machine Learning, Generative AI, Deep Learning, Model Training, Dependency Analysis, Model Evaluation
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Colorado Boulder
Kompetenzen, die Sie erwerben: Reinforcement Learning, Deep Learning, Machine Learning Methods, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Computational Logic, Model Evaluation, Markov Model, Responsible AI, Machine Learning Algorithms, Decision Intelligence, AI Workflows, Model Optimization, Artificial Intelligence, Agentic systems, Machine Learning, Algorithms, Artificial Neural Networks, Statistical Machine Learning, Theoretical Computer Science, Applied Mathematics
Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: PyTorch (Machine Learning Library), Convolutional Neural Networks, Recurrent Neural Networks (RNNs), Generative AI, Model Optimization, Deep Learning, Generative Model Architectures, Computer Vision, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Model Training, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Machine Learning Methods, Autoencoders, Network Architecture, Model Evaluation, Debugging
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Fine-tuning, Generative Model Architectures, Deep Learning, Autoencoders, Generative AI, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Generative Adversarial Networks (GANs), Applied Machine Learning, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Model Training, Network Architecture, Model Evaluation, Anomaly Detection, Computer Vision, Predictive Modeling
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Optimization, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Model Training, Model Deployment, AI Workflows, Convolutional Neural Networks, Machine Learning Methods, Model Evaluation, Applied Machine Learning, Performance Tuning, Network Model, Artificial Neural Networks, Technical Communication
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Evaluation, Fine-tuning, PyTorch (Machine Learning Library), Recurrent Neural Networks (RNNs), Model Training, Transfer Learning, Generative AI, Large Language Modeling, Natural Language Processing, Hugging Face, Generative Model Architectures, Data Preprocessing, Model Optimization, Data Processing, Deep Learning, Artificial Neural Networks, Machine Learning, Machine Learning Algorithms
Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Datenvisualisierung, Software für maschinelles Lernen, Angewandte Mathematik, Modell-Optimierung, Angewandtes maschinelles Lernen, Computer Programmierung, Python-Programmierung, Methoden des maschinellen Lernens, Computerprogrammierung, Maschinelles Lernen, Kalkulation, Derivate, Numerische Analyse, Tiefes Lernen
★ 4.8 (966) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Hebrew University of Jerusalem
Kompetenzen, die Sie erwerben: Künstliche neuronale Netze, Psychologie, Simulation und Simulationssoftware, Netzwerk-Modell, Simulationen, Analyse sensorischer Systeme, Neurologie, Netzwerkanalyse, Biowissenschaften, Elektrophysiologie, Physiologie, Zellbiologie, Ethik im Gesundheitswesen, Anatomie, Biologie, Mathematische Modellierung
★ 4.8 (1255) · Gemischt · Kurs · 1–3 Monate
DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Faltungsneuronale Netzwerke, Künstliche neuronale Netze, Auto-Kodierer, Computer Vision, Generative adversarische Netze (GANs), Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Modell-Optimierung, Feinabstimmung, Angewandtes maschinelles Lernen, Transfer Learning, Faltungsneuronale Netze, Lernen übertragen, Visualisierung (Computergrafik), Verteiltes Rechnen, Modell Ausbildung, Generative KI, Tensorflow, Bildanalyse, Autokodierer, Tiefes Lernen, Bewertung des Modells, Modellevaluation, Generative Modellarchitekturen, Klassifizierungsalgorithmen
★ 4.8 (1690) · Mittel · Spezialisierung · 3–6 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Einbettungen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Text Mining, Methoden des maschinellen Lernens, Netzarchitektur, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Modellierung großer Sprachen, Modell Ausbildung, Tensorflow, Tiefes Lernen, Generative Modellarchitekturen
★ 4.5 (1183) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: LLM-Bewerbung, Modellierung großer Sprachen, AI-Arbeitsabläufe, Abruf-erweiterte Erzeugung
★ 4.5 (161) · Mittel · Kurs · 1–4 Wochen