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.

Exploratorium
Kompetenzen, die Sie erwerben: Zusammenarbeit, Kreativität, Experimentieren, Forschung, Ästhetik, Forschung und Design, Kreative Problemlösung, Mechanik, Design-Strategien, Entwicklung von Schulungsmaterialien, Mechanische Konstruktion
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Tiefes Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Generative KI, Datenvorverarbeitung, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Vorverarbeitung von Daten, Lernen übertragen, Modellierung großer Sprachen, Gesicht umarmen, Einbettungen, Feinabstimmung, Transfer Learning
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

UiPath
Kompetenzen, die Sie erwerben: Automatisierung, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Grundsätze der Programmierung
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Modell-Optimierung, Fehlersuche, Angewandtes maschinelles Lernen, Verifizierung und Validierung, Bewertung des Modells, Leistungsoptimierung, Modell Ausbildung, Künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (AI/ML), Tensorflow, Modellevaluation
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Regressionsanalyse, Bildanalyse, Verarbeitung natürlicher Sprache, Tiefes Lernen, Künstliche neuronale Netze, Keras (Bibliothek für neuronale Netze), Faltungsneuronale Netzwerke, Modell-Optimierung, Maschinelles Lernen, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Autokodierer, Netzarchitektur, Angewandtes maschinelles Lernen, Auto-Kodierer, Lernen übertragen, Faltungsneuronale Netze, Modell Ausbildung, Transfer Learning
Mittel · Kurs · 1–3 Monate

University of Toronto
Kompetenzen, die Sie erwerben: Graphentheorie, Prädiktive Modellierung, Szenario-Tests, Robotik, Algorithmen, Netzwerk-Routing, Simulationen
Fortgeschritten · Kurs · 1–3 Monate

Board Infinity
Kompetenzen, die Sie erwerben: Model Deployment, Model Training, Deep Learning, PyTorch (Machine Learning Library), Scalability, Docker (Software), Application Deployment, Containerization, Model Evaluation, Artificial Neural Networks, Tensorflow, Network Model, Network Architecture, Configuration Management
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

DeepLearning.AI
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Verarbeitung natürlicher Sprache, Künstliche neuronale Netze, Markov-Modell, Datenvorverarbeitung, Bereinigung von Daten, Vorverarbeitung von Daten, Algorithmen, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik, Einbettungen
Mittel · Kurs · 1–4 Wochen
Saïd Business School, University of Oxford
Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative AI Agents, Google Gemini, Content Creation, Media Strategy, Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), ChatGPT, Photo/Video Production and Technology, Responsible AI, AI Security, Artificial Intelligence, Machine Learning, Digital Media Strategy, AI Workflows, Machine Learning Algorithms, Digital Transformation, Algorithms, Business Ethics, Artificial Neural Networks, Agentic systems
Anfänger · Spezialisierung · 3–6 Monate

Kompetenzen, die Sie erwerben: Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Model Optimization, Artificial Neural Networks, Model Training, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), Artificial Intelligence and Machine Learning (AI/ML), Deep Learning, Transfer Learning, Machine Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Artificial Intelligence, NumPy, Python Programming, Matplotlib, Data Visualization, Data Science
Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative AI, Generative Model Architectures, Generative Adversarial Networks (GANs), Computer Vision, Image Analysis, Model Evaluation, Convolutional Neural Networks, Autoencoders, Model Optimization, Vision Transformer (ViT), Artificial Neural Networks, Model Deployment, Model Training, Deep Learning, Recurrent Neural Networks (RNNs), Embeddings, Machine Learning Methods, PyTorch (Machine Learning Library), AI Enablement, Artificial Intelligence
Fortgeschritten · Spezialisierung · 1–3 Monate
University of Washington
Kompetenzen, die Sie erwerben: Methoden des maschinellen Lernens, Künstliche neuronale Netze, Elektrophysiologie, Reinforcement Learning, Mathematische Software, Analyse sensorischer Systeme, Neurologie, Netzwerk-Modell, Biologie, Differentialgleichungen, Computer Vision, Rekurrente Neuronale Netze (RNNs), Mathematische Modellierung, Physiologie, Wahrscheinlichkeitsverteilung, Angewandtes maschinelles Lernen, Matlab, Überwachtes Lernen, Algorithmen für maschinelles Lernen
Anfänger · Kurs · 1–3 Monate