Inhaltsverzeichnis[Ausblenden][Zeigen]
- 1. Elemente der KI
- 2. Python für Datenwissenschaft, KI und Entwicklung
- 3. KI für alle
- 4. KI für immer
- 5. KI-Grundlagen für alle, Spezialisierung
- 6. Künstliche Intelligenz AZ 2023
- 7. Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI)
- 8. Spezialisierung auf maschinelles Lernen
- 9. Deep Learning Spezialisierung
- 10. Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft
- 11. IBM Applied AI Professional-Zertifikat
- 12. Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung
- 13. Meisterkurs für moderne künstliche Intelligenz: Erstellen Sie 6 Projekte
- 14. Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen, Deep Learning
- 15. Deep Learning AZ 2023
- Zusammenfassung
In einer zunehmend vernetzten und datengesteuerten Welt ist die Einführung der KI ein Denkmal menschlicher Brillanz.
Das Wesen der KI, das in der maschinellen Nachahmung des menschlichen Intellekts verankert ist, findet in einer Vielzahl von Anwendungen Relevanz und treibt bahnbrechende Fortschritte in allen Branchen voran.
Die Auswirkungen sind erheblich und weitreichend und reichen vom Gesundheitswesen, wo KI-gestützte Diagnostik eine frühe Krankheitsdiagnose ermöglicht, bis hin zu Bildung, Finanzen und darüber hinaus.
Automatisierung regelmäßiger Arbeitsfortschritte bei der Datenanalyse und Möglichkeit zur Verbesserung Benutzererfahrungen sind nur einige der Bereiche, in denen die KI glänzt.
Die dem Bereich KI innewohnende Dynamik erfordert die Verpflichtung zum kontinuierlichen Lernen. Da die Grenzen des Vorstellbaren immer weiter verschwimmen, ist es nicht nur empfehlenswert, sondern auch erforderlich, bei der Entwicklung von Prozessen und Technologien auf dem neuesten Stand zu bleiben.
Dies ist ein Bereich, in dem die Entdeckungen von gestern schnell zu heutigen Standards werden, was den rasanten Charakter der Innovation unterstreicht. Das nie endende Streben nach Relevanz in einem Umfeld, das von ständigen Verbesserungen gespickt ist, unterstreicht die Notwendigkeit einer sich ständig weiterentwickelnden Lernerfahrung.
Darüber hinaus besteht angesichts des wachsenden Bedarfs an KI-Wissen die Dringlichkeit, dass ambitionierte Ingenieure sich mit dem Kern dieser interessanten Wissenschaft befassen.
Die Aussicht, die Komplexität von zu entschlüsseln Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze locken.
Der Weg zur Beherrschung der KI wird jedoch häufig als schwierig angesehen, insbesondere von denjenigen, die an der Schwelle dazu stehen. An diesem Punkt wird deutlich, wie wichtig gut strukturierte Bildungsangebote sind.
Während wir in den Bereich der KI-Ausbildung vordringen, ist eine Fülle von Kursen entstanden, um der Flut eifriger Studenten gerecht zu werden.
Diese Kurse, die auf unterschiedliche Lerngeschwindigkeiten und Vorkenntnisse zugeschnitten sind, versuchen, die Lernkurve abzuflachen und den Einstieg in die KI weniger einschüchternd zu gestalten.
Eine handverlesene Sammlung von KI-Kursen für Anfänger dient als Sprungbrett in diesen faszinierenden Bereich. Diese Kurse, die eine solide Grundlage bieten sollen, decken ein breites Spektrum an KI-Ideen ab, um ein umfassendes Wissen zu vermitteln.
Sie verdeutlichen die grundlegenden Konzepte, vermitteln praktische Erfahrungen und bieten einen Einblick in die realen Anwendungen von KI.
Der Beginn einer organisierten Lernroute ist wie das Öffnen einer Tür in eine Zukunft voller Möglichkeiten. Der Weg zur Beherrschung der KI kann mit dem richtigen Coaching sowohl spannend als auch lohnend sein.
Die folgende ausgewählte Sammlung von KI-Kursen soll eine solide Grundlage bieten, das Interesse wecken und den Grundstein für eine lohnende Reise in die aufregende Welt der KI legen.
1. Elemente der KI
MinnaLearn und die Universität Helsinki haben eine revolutionäre Reihe kostenloser Online-Kurse mit dem Titel „The Elements of AI“ erstellt.
Ihr Ziel ist es, die KI zu entmystifizieren und es einem breiten Spektrum von Menschen unabhängig von ihrem Hintergrund zu ermöglichen, sie zu verstehen. Der Kurs besteht aus zwei Hauptabschnitten.
Der erste Abschnitt, „Einführung in die KI“, ist ein einfaches Modul, das keine Vorkenntnisse in der Programmierung oder fortgeschrittenen Arithmetik erfordert. Es ist ideal für alle, die mehr über KI, ihre Möglichkeiten und ihre Auswirkungen auf unser tägliches Leben erfahren möchten.
Dieser Teil bietet eine solide Grundlage für das Verständnis der KI-Grundlagen. „Building AI“, der zweite Abschnitt, untersucht die Algorithmen detaillierter, die es ermöglichen, KI-Techniken zu entwickeln.
Für eine umfassende Teilnahme an dieser eher technischen Lektion sind einige grundlegende Kenntnisse der Python-Programmierung erforderlich.
Es ist perfekt für Personen, die tiefer in die Anwendung der KI-Entwicklung einsteigen und über die Grundlagen hinausgehen möchten.
The Elements of AI zeichnet sich durch sein Engagement für die Demokratisierung und Stärkung des KI-Wissens aus. Das Erlernen der Besonderheiten der KI ist nicht so wichtig wie das Verständnis ihrer potenziellen Anwendungen in einer Reihe von Branchen.
Der Kurs betont, dass KI nicht nur etwas für Ingenieure ist, sondern für alle, die sich für die Zukunft der Technologie interessieren, und fördert vielfältige Einsatzmöglichkeiten der Technologie.
2. Python für Data Science, KI und Entwicklung
Das „Python für Daten WissenschaftDer von IBM produzierte und auf Coursera verfügbare Kurs „KI & Entwicklung“ ist ein umfassender Kurs, der Lernenden die Welt der Python-Programmierung näher bringen soll.
Konkret in den Bereichen Data Science, Künstliche Intelligenz und Entwicklung.
Mit dem Format dieses anfängerfreundlichen Kurses können Sie in wenigen Stunden das Programmieren in Python erlernen, auch wenn Sie über keine Programmierkenntnisse verfügen.
Im Verlauf des Kurses erwerben Sie ein grundlegendes Verständnis von Python und behandeln Variablen, Datenstrukturen, Ausdrücke und Datentypen.
Sie beherrschen Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Objekte und Klassen in der Python-Programmierlogik. Im Kurs wird auch die Verwendung von Python-Bibliotheken wie Pandas, Numpy und Beautiful Soup behandelt, die für die Datenanalyse und -manipulation von entscheidender Bedeutung sind.
Die praktische Methodik dieses Kurses ist eines seiner Besonderheiten. Bei Praktika mit Jupyter Notizbücherkönnen Sie Ihr neu erworbenes Wissen anwenden.
Diese praktische Erfahrung ist von unschätzbarem Wert, da sie Ihnen ermöglicht, mit echten Daten umzugehen und tatsächliche Probleme anzugehen.
Nach Abschluss des Kurses haben Sie Sicherheit im Umgang mit Python gewonnen, um einfache Programme zu erstellen, mit Daten zu interagieren und alltägliche Aufgaben zu automatisieren.
Eine breite Palette von Branchen, darunter Software-EntwicklungB. Datentechnik, künstliche Intelligenz, DevOps sowie Datenwissenschaft und -analyse, können von den erworbenen Fähigkeiten profitieren.
3. KI für alle
„AI for Everyone“, ein Kurs von deeplearning.ai, richtet sich an alle, die das revolutionäre Potenzial künstlicher Intelligenz kennenlernen möchten, ohne sich in Details zu verlieren.
Dieser Kurs führt Sie durch die gesellschaftlichen und kommerziellen Auswirkungen künstlicher Intelligenz und vermittelt Ihnen gleichzeitig ein umfassendes Verständnis dafür, was sie erreichen kann und was nicht.
Unabhängig vom technischen Fachwissen zielt es darauf ab, KI-Prinzipien zu entmystifizieren und sie einem breiteren Publikum verständlich zu machen.
Während des Kurses erfahren Sie mehr über die Funktionsweise von maschinellem Lernen und Deep Learning, zwei Bereichen der künstlichen Intelligenz, die in letzter Zeit großes Interesse geweckt haben.
Darüber hinaus studieren Sie Fallstudien aus der Praxis, die den nützlichen Einsatz künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen veranschaulichen.
Um sicherzustellen, dass die Studierenden bereit sind, in ihren Bereichen kluge Urteile zu fällen, befasst sich der Kurs auch mit ethischen Fragen im Zusammenhang mit KI.
Der Fokus auf die kommerziellen Auswirkungen von KI in „KI für alle“ ist einer der bemerkenswertesten Bestandteile.
Die Teilnehmer erwerben Kenntnisse über die Taktiken zur Gründung eines datenzentrierten Unternehmens und lernen, wie sie die KI-Revolution in ihren eigenen Unternehmen erfolgreich meistern können.
Absolventen dieses Kurses verfügen über die erforderlichen Fähigkeiten, um KI-gesteuerte Methoden in ihrer beruflichen Tätigkeit anzuwenden, und verfügen darüber hinaus über grundlegende Kenntnisse des Fachgebiets.
4. KI zum Guten
Der Kurs „AI for Good“ ist eine hochmoderne Initiative von deeplearning.ai, die darauf abzielt, mithilfe künstlicher Intelligenz schwierige globale Probleme zu lösen.
Dieser Kurs bietet die seltene Chance, Fähigkeiten zu entwickeln, die Computer- und menschliche Intelligenz vereinen, um in der realen Welt positive Auswirkungen zu erzielen.
Es ist so konzipiert, dass es von Fachleuten, Studenten und allen, die sich für die Verbesserung der Gesellschaft und der Umwelt einsetzen, leicht verständlich ist.
Im Laufe des Kurses erlernen Sie die methodischen Grundlagen für die Erstellung von KI-Projekten.
Für Projekte mit den Schwerpunkten Biodiversitätsmonitoring, Windenergie, Luftverschmutzung und Katastrophenmanagement werten Sie Daten aus und erstellen KI-Modelle.
Um Ihnen ein praktisches Verständnis für KI-Anwendungen zu vermitteln, untersucht der Kurs auch reale Fallstudien zu den Themen öffentliche Gesundheit, Klimawandel und Katastrophenmanagement.
Sie erfahren, wie Sie ein KI-Modell erstellen, um die Vorhersagbarkeit der Windenergieerzeugung zu erhöhen Computer Vision Techniken zur Erkennung und Kategorisierung von Tieren zur Überwachung der Artenvielfalt und zur Bewertung der Luftqualität mithilfe neuronaler Netze.
Der Kurs behandelt außerdem den Einsatz natürlicher Sprachverarbeitungstechniken für Textnachrichten, die nach Katastrophen zugestellt werden, und die Entwicklung einer Bildklassifizierungspipeline für die Schadensbewertung mithilfe von Satellitenfotos.
Zu den Fähigkeiten, die Sie erwerben werden, gehören das AI for Good-Projekt-Framework, Jupyter Notebooks, Computer Vision, überwachtes maschinelles Lernen, Verarbeitung natürlicher Sprache, explorative Datenanalyse und mehr.
Nach Abschluss des Kurses verfügen Sie über die erforderlichen Fähigkeiten und Informationen, um an AI for Good-Projekten zu arbeiten und Produkte zu entwickeln, die KI für ökologische und humanitäre Zwecke einsetzen.
5. AI Foundations for Everyone Spezialisierung
Der umfassende Kurs „AI Foundations for Everyone Specialization“, den IBM auf Coursera anbietet, soll Studierende mit dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) vertraut machen. Diese Spezialität erfordert keine Programmierkenntnisse und richtet sich an Personen mit wenig oder keiner Erfahrung mit KI.
Für Studierende, die mehr über die Auswirkungen und revolutionären Möglichkeiten von KI für Gesellschaft und Unternehmen erfahren möchten, ist dies ein guter Ausgangspunkt.
Das Spezialgebiet besteht aus drei Kursen, die sich jeweils auf einen bestimmten Bereich der künstlichen Intelligenz konzentrieren. Im ersten Kurs „Einführung in die Künstliche Intelligenz (KI)“ erhalten die Studierenden ein allgemeines Verständnis der Technologie, ihrer Einsatzmöglichkeiten und wie sie die Gesellschaft verändert.
Sie erwerben Kenntnisse über KI-Ethik, tiefe Lernen, neuronale Netze, maschinelles Lernen und andere verwandte Themen.
Der zweite Kurs befasst sich mit der Verwendung von Watson-KI-Diensten und trägt den Titel „Erste Schritte mit KI mit IBM Watson“.
Sie erfahren, wie Sie mit Programmen wie Watson Studio die Aufgaben in einem Arbeitsumfeld maximieren und die Produktivität steigern können. Auch die Features und Funktionen von IBM Watson Services innerhalb eines KI-Lebenszyklus werden in diesem Kurs behandelt.
Der Abschlusskurs „Erstellung KI-gestützter Chatbots ohne Programmierung“ konzentriert sich auf die Entwicklung von Chatbots, ohne dass Code geschrieben werden muss.
Es werden die Vorteile von Chatbots behandelt, wie man mit Watson Assistant einen benutzerfreundlichen Chatbot erstellt und wie man ihn in eine Website integriert.
Während der Spezialisierung werden Sie eine Reihe praktischer Code-Aufgaben erledigen. Am Ende wird ein KI-gestützter Kundensupport-Chatbot von Watson auf einer Website erstellt, getestet und implementiert sein.
6. Künstliche Intelligenz AZ 2023
Der präzise konzipierte Kurs „Künstliche Intelligenz AZ 2023“ erschließt einen Wissensschatz, der Sie tief in die Welt der Künstlichen Intelligenz (KI) eintauchen lässt.
Dieser Kurs führt Sie von Anfang an durch die Grundlagen und stellt sicher, dass ein solides Fundament geschaffen wird.
Die Komplexität der künstlichen Intelligenz wird im Laufe der Zeit deutlich und gibt einen Einblick in das leistungsstarke Potenzial dieser innovativen Technologie. Jedes Modul des Kurses baut auf dem vorherigen auf, mit dem Ziel, progressives Lernen zu erleichtern.
Dadurch wird Ihr Lernverlauf beschleunigt, was die Aneignung komplizierter KI-Konzepte wesentlich erleichtert. Dabei werden sowohl interessante als auch sehr einfühlsame praktische Aufgaben zur Verfeinerung Ihres Verständnisses herangezogen.
Sie erhalten die Möglichkeit, mit realen Daten zu arbeiten und werden von der Herausforderung begeistert sein, daraus wertvolle Erkenntnisse zu gewinnen.
Dieser Kurs zeichnet sich durch seine Fähigkeit aus, theoretische Ideen durch praktische Anwendung zu entmystifizieren. Anstatt nur ein passiver Informationskonsument zu sein, werden Sie in eine lebendige Lernumgebung hineingedrängt.
In diesem Kurs gibt es mehrere Hindernisse, die Ihre Fähigkeit, kritisch zu denken und Probleme zu lösen, auf die Probe stellen.
Dieser Kurs vermittelt Ihnen die notwendigen Fähigkeiten, um diese Informationen erfolgreich zu nutzen, und vermittelt Ihnen darüber hinaus das erforderliche Wissen.
7. Einführung in die Künstliche Intelligenz (AI)
Tauchen Sie ein in das faszinierende Gebiet der künstlichen Intelligenz, indem Sie den Kurs „Einführung in die künstliche Intelligenz (KI)“ von Coursera belegen.
Dieser Kurs gewährleistet eine solide Grundlage in den Kernideen der KI und ebnet den Weg für ein tiefes Verständnis des Fachgebiets.
Sie werden von Anfang an durch einen strengen Lernpfad geführt, der die vielen Aspekte der künstlichen Intelligenz sorgfältig aufzeigt.
Die Art und Weise, wie das Material im Kurs organisiert ist, stellt sicher, dass das Wissen schrittweise aufgebaut wird und dass jedes Modul auf natürliche Weise in das nächste übergeht.
Diese durchdachte Methode fördert ein tiefgreifendes Verständnis von KI-Konzepten und erleichtert das Lernen.
Das Programm deckt ein breites Themenspektrum ab, darunter Deep Learning, maschinelles Lernen, neuronale Netze und mehr.
Sie tauchen in das Herzstück der künstlichen Intelligenz ein und untersuchen die Mechanismen, die intelligente Systeme antreiben – Sie überfliegen nicht nur die Oberfläche.
Der Kurs ist vollgepackt mit praktischen Übungen, die Ihnen einen praxisorientierten Lernansatz ermöglichen. Die Auseinandersetzung mit realen Datensätzen ist eine faszinierende und lehrreiche Erfahrung, die Ihnen geboten wird.
Durch den Kurs werden Sie in eine interessante, dynamische Lernumgebung gezwungen, die Sie nicht zu einem passiven Studenten degradiert.
Ziel des Kurses ist es, Ihre Fähigkeit zum kritischen Denken und zur Problemlösung zu testen. Die Anwendung von Wissen in relevanten, realen Situationen ist genauso wichtig wie die bloße Aneignung von Wissen.
8. Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Die Stanford University und DeepLearning.ai bieten eine Spezialisierung auf maschinelles Lernen an.
Das von Coursera angebotene vollständige KI-Programm soll den Studierenden eine solide Grundlage in der KI-Theorie sowie nützliche Fähigkeiten zum maschinellen Lernen vermitteln.
Teilnehmer dieser Spezialisierung werden ein breites Spektrum an Themen des maschinellen Lernens erkunden. Zunächst werden sie zum Erstellen bekannte Python-Tools wie NumPy und scikit-learn verwenden Modelle des maschinellen Lernens.
Im Kurs werden sowohl überwachte als auch unbeaufsichtigte Lernstrategien behandelt.
Sie lernen, wie Sie mithilfe von überwachtem Lernen Modelle für binäre Klassifizierungs- und Vorhersageprobleme wie logistische und lineare Regression erstellen und trainieren. Darüber hinaus erhalten Sie ein praktisches neuronales Netzwerktraining mit TensorFlow zur Mehrklassenklassifizierung.
Der Kurs behandelt Clustering und Anomalieerkennung im Kontext des unbeaufsichtigten Lernens und gibt den Studierenden die Werkzeuge an die Hand, die sie für die Arbeit mit Daten benötigen, für die es keine gekennzeichneten Antworten gibt.
Die Spezialisierung umfasst auch Baum-Ensemble-Techniken wie Boosted Trees, Random Forests und Decision Trees.
Der Schwerpunkt dieses Kurses auf der Entwicklung von Empfehlungssystemen mittels inhaltsbasierter Deep-Learning-Techniken und kollaborativer Filterstrategien ist eines seiner Besonderheiten.
Zusätzlich tief Verstärkung lernen Modelle werden Ihnen vorgestellt. Der Schwerpunkt der Spezialisierung liegt auf Best Practices für die Entwicklung maschinellen Lernens, die garantieren, dass von Studenten erstellte Modelle gut für reale Aufgaben und Daten geeignet sind.
Sie schließen das Programm mit einem soliden Verständnis der grundlegenden Ideen des maschinellen Lernens sowie den praktischen Fähigkeiten ab, die erforderlich sind, um diese Methoden zur Bewältigung schwieriger realer Probleme einzusetzen.
9. Deep Learning-Spezialisierung
Die Deep-Learning-Spezialisierung von DeepLearning.AI ist ein Einführungslehrplan, der Schüler in Deep Learning und künstliche Intelligenz einführt.
Der unkomplizierte, kurze und selbstgesteuerte Charakter dieses Online-Kurses, der vom Pionier des maschinellen Lernens, Andrew Ng, unterrichtet wird, macht ihn für Personen zugänglich, die gerade erst mit ihrem KI-Abenteuer beginnen.
Ausgehend von der Grundidee neuronaler Netze studieren Sie in diesem Fachgebiet eine Vielzahl von Deep-Learning-Themen.
Sie erwerben Kenntnisse über die wesentlichen Komponenten der Architektur eines neuronalen Netzwerks und erfahren, wie Sie vollständig verbundene tiefe neuronale Netzwerke aufbauen, trainieren und verwenden.
Der Kurs untersucht auch die wichtigsten technologischen Entwicklungen, die den Anwendungen von Deep Learning zugrunde liegen. Im weiteren Verlauf lernen Sie nützliche Strategien für den Start Ihrer KI-Projekte und den Aufbau eines Portfolios kennen, das für die Branche relevant ist.
TensorFlow, Transformatoren, Faltungs neuronale Netze, rekurrente neuronale Netze, künstliche neuronale Netze und Python-Programmierung werden in diesem Spezialgebiet behandelt.
Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM), Aufmerksamkeitsmodelle, Verarbeitung natürlicher Sprache, Objekterkennung und Segmentierung, Gesichtserkennungssysteme, Optimierung, Hyperparameter-Tuning, maschinelles Lernen, Transferlernen, Backpropagation und Gesichtserkennungssysteme gehören zu den weiteren Themen, die Sie studieren werden.
Den Rahmen des Programms bilden fünf Kurse, die sich jeweils auf einen bestimmten Aspekt des Deep Learning konzentrieren.
Neuronale Netze und tiefes Lernen, tiefe neuronale Netzoptimierung, maschinelles Lernprojekt Organisation, Faltungs-Neuronale Netze und Sequenzmodelle sind einige Beispiele.
Jeder Kurs soll auf dem vorherigen aufbauen und ein umfassendes Verständnis des Deep Learning gewährleisten.
10 Mathematik für maschinelles Lernen und Data Science
Die Spezialität „Mathematik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft“ von DeepLearning.AI ist ein anfängerfreundlicher Lehrplan, der Lernenden die grundlegende Mathematik-Toolbox bietet, die für maschinelles Lernen erforderlich ist.
Dieser Kurs ist ideal für alle, die ihre mathematischen Grundlagen für einen Job im Bereich maschinelles Lernen und Datenwissenschaft verbessern möchten, da hierfür lediglich Mathematikkenntnisse auf High-School-Niveau erforderlich sind.
In diesem Kurs lernen Sie grundlegende mathematische Themen wie Analysis, lineare Algebra, Statistik und Wahrscheinlichkeit. Diese grundlegenden Fähigkeiten sind für ein effizientes Verstehen und Anwenden erforderlich Algorithmen für maschinelles Lernen.
Der Kurs ist in drei Abschnitte unterteilt: Lineare Algebra für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft, Analysis für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft sowie Wahrscheinlichkeit und Statistik für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft.
Zunächst lernen Sie etwas über Vektoren, Matrizen, lineare Transformationen und Eigenwerte, die alle für das Verständnis von Modellen des maschinellen Lernens unerlässlich sind.
Anschließend befasst sich der Kurs mit der Analysis und bringt Ihnen Ableitungen, Gradienten und Optimierungstechniken bei Gradientenabstieg, die alle für das Training neuronaler Netze erforderlich sind.
Im Teil Wahrscheinlichkeit und Statistik lernen Sie Zufallsvariablen, das Bayes-Theorem, Gaußsche Verteilungen und Hypothesentests sowie statistische Tools für die Datenanalyse kennen.
Am Ende des Kurses verfügen Sie über umfassende Kenntnisse der mathematischen Konzepte, die dem algorithmischen Verhalten zugrunde liegen, und wissen, wie Sie diese für eine benutzerdefinierte Implementierung anpassen können.
Arbeitgeber schätzen diese Talente und sie helfen Ihnen dabei, die Fragen im Vorstellungsgespräch mit maschinellem Lernen zu meistern und Ihren idealen Job zu finden.
11 IBM Applied AI Professional-Zertifikat
Das IBM Applied AI Professional-Zertifikat, das auf Coursera verfügbar ist, ist ein umfassender Lehrplan, der Ihnen den Einstieg in den Bereich der künstlichen Intelligenz erleichtern soll.
Dieser von IBM-Spezialisten geleitete Kurs ist ideal für Anfänger und erfordert keine Vorkenntnisse in Programmierung oder künstlicher Intelligenz.
Mit einer voraussichtlichen Bearbeitungszeit von drei Monaten und zehn Stunden pro Woche ist es flexibel genug, dass Sie in Ihrem eigenen Tempo lernen können.
In diesem Kurs erhalten Sie ein umfassendes Verständnis der künstlichen Intelligenz (KI), ihrer Einsatzmöglichkeiten und Anwendungsfälle.
Machen Sie sich zunächst mit der Bedeutung von künstlicher Intelligenz vertraut und definieren Sie Konzepte wie Deep Learning, maschinelles Lernen und neuronale Netze.
Eines der Features des Kurses ist das Erlernen des Erstellens von KI-Chatbots und virtuellen Assistenten auf Websites ohne Programmierkenntnisse.
Der Kurs umfasst künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Python-Programmierung, Watson AI, Chatbots, Deep Learning und Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs).
Sie beschäftigen sich auch mit Datenwissenschaft und untersuchen Technologien wie IBM Watson AI Services, OpenCV und APIs, um KI-gestützte Lösungen durch Code zu erstellen.
Die Spezialisierung besteht aus sechs Kursen, die sich jeweils auf ein bestimmtes Thema der angewandten KI konzentrieren. Einführung in KI, Aufbau KI-gestützter Chatbots,
Zu den behandelten Themen gehören Python für die Datenwissenschaft, die Entwicklung von KI-Apps mit Python und Flask und die Erstellung von KI-Anwendungen mithilfe von Watson-APIs.
Jeder Kurs soll auf dem vorherigen aufbauen und ein umfassendes Verständnis der angewandten KI vermitteln.
12 Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung
Der von IBM auf Coursera präsentierte Kurs „Einführung in Computer Vision und Bildverarbeitung“ ist ein einsteigerfreundlicher Kurs, der darauf abzielt, Studenten in das faszinierende Gebiet der Computer Vision einzuführen.
Computer Vision findet in einer Vielzahl von Branchen Anwendung, darunter Robotik, Augmented Reality und selbstfahrende Autos.
Während eine gewisse Vertrautheit mit Python-Programmierung und High-School-Arithmetik erforderlich ist, sind für diesen Kurs weder Vorkenntnisse in maschinellem Lernen noch in Computer Vision erforderlich.
In diesem Kurs lernen Sie zu erklären, wie Computer Vision in vielen Bereichen eingesetzt wird und wie Sie Computer Vision-Probleme mithilfe von Bildverarbeitungs- und Analysemethoden lösen können.
Für grundlegende Bildverarbeitungsaufgaben wie Objektidentifizierung und Bildklassifizierung verwenden Sie Python, Pillow und OpenCV.
Ein weiteres Thema des Kurses ist die Erstellung eines Bildklassifizierers mit Ansätzen des überwachten Lernens. Die Kursstruktur besteht aus sechs Modulen, von denen sich jedes auf einen bestimmten Bereich der Bildverarbeitung und Computer Vision konzentriert.
Dazu gehören Themen wie ein Überblick über Computer Vision, Objekterkennung, Bildklassifizierung durch maschinelles Lernen, Bildverarbeitung mit OpenCV und Pillow, neuronale Netze und Deep Learning sowie ein Projektfall zur Verkehrszeichenklassifizierung.
In diesem Kurs steht das angewandte Lernen im Vordergrund und nicht nur das theoretische Verständnis. Durch die Arbeit an praktischen Projekten entwickeln Sie ein Portfolio Ihrer Leistungen, das Ihre Fähigkeiten in der Bildverarbeitung und Computer Vision unter Beweis stellt.
Jupyter Labs und Computer Vision Learning Studio (CV Studio), eine kostenlose Lernressource für Computer Vision, werden in den Laboren kombiniert.
Mit CV Studio können Sie Ihre eigenen einzigartigen Bildklassifizierungs- und Erkennungsmodelle hochladen, trainieren und testen.
13 Meisterkurs für moderne künstliche Intelligenz: Erstellen Sie 6 Projekte
Der Kurs „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects“ auf Udemy nimmt Sie mit auf eine spannende Reise in das Herz der künstlichen Intelligenz.
Dieser sorgfältig geplante Kurs nutzt eine ansprechende projektbasierte Lernumgebung, um eine Kombination aus akademischem Wissen und praktischen Fähigkeiten zu vermitteln.
Sie werden feststellen, dass jedes Projekt in dieser Lernumgebung darauf ausgelegt ist, einen anderen Aspekt der künstlichen Intelligenz aufzuzeigen und so ein umfassendes Verständnis des Fachgebiets zu vermitteln.
Von maschinellem Lernen über Deep Learning bis hin zum faszinierenden Gebiet der neuronalen Netze ist das Programm voller interessanter Themen.
Mithilfe von sechs verschiedenen Projekten tauchen Sie in die praktische Seite der künstlichen Intelligenz (KI) ein und gestalten Ihr Lernerlebnis dynamisch und fesselnd.
Um sicherzustellen, dass Sie nicht nur die Theorien erlernen, sondern auch die Fähigkeit entwickeln, KI-Lösungen anzuwenden, legt der Kurs einen starken Schwerpunkt auf die praktische Praxis.
Mit jedem Projekt, an dem Sie arbeiten, kommen Sie einem Experten für die Methoden und Technologien näher, die im KI-Bereich unerlässlich sind.
Sie sind ein aktiver Teilnehmer, der Herausforderungen annimmt und die Wunder offenbart, die künstliche Intelligenz bewirken kann, und nicht nur ein passiver Student.
Der Kurs „Modern Artificial Intelligence Masterclass: Build 6 Projects“ bietet eine Plattform, auf der Ihre Kreativität und Problemlösungsfähigkeiten durch praktische Projekte verfeinert werden, und geht damit über herkömmliche Lerntechniken hinaus.
Ihre Fähigkeit, KI-Anwendungen zu entwickeln, zu erstellen und zu verbessern, wird im Verlauf des Kurses erheblich gesteigert.
14 Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen, Deep Learning
Der Kurs „Künstliche Intelligenz mit maschinellem Lernen, Deep Learning“ dient Ihnen als Leitfaden bei Ihrer Untersuchung.
Es bietet eine umfassende Synthese aus Theorie und Erfahrung und untersucht die grundlegenden Algorithmen und Methoden, die die moderne künstliche Intelligenz (KI) vorantreiben.
Dieser Kurs kombiniert maschinelles Lernen (ML) mit Deep Learning (DL), um Ihnen die Werkzeuge an die Hand zu geben, die Sie zum Navigieren in komplexen Datenumgebungen benötigen. Durch die Art und Weise, wie die Kursmodule organisiert sind, wird ein tiefes Verständnis von KI, ML und DL gefördert.
Indem sie die Schichten der Algorithmen entfernen, führen sie Sie durch die dahinter stehenden Überlegungen. Um ein umfassendes Verständnis zu gewährleisten, werden theoretische Vorlesungen und praktische Aktivitäten miteinander verknüpft.
Ihre Fähigkeit, intelligente Systeme zu erstellen, die aus Daten lernen können, wird sich durch die Arbeit an realen Projekten verbessern.
Der Reiz von maschinellem Lernen (ML) und Deep Learning (DL) liegt in ihrer Fähigkeit, Muster in Daten zu finden – eine entscheidende Fähigkeit, die in diesem Kurs sorgfältig entwickelt wird.
Indem wir Sie durch das Labyrinth neuronaler Netze führen, wird das geheimnisvolle Feld des Deep Learning zugänglicher.
Darüber hinaus entmystifiziert der Kurs durch die Klärung der Konzepte des überwachten, unüberwachten und verstärkenden Lernens den Bereich des maschinellen Lernens.
In diesem Kurs erhalten Sie ein praktisches Verständnis der Datenaufbereitung, Modellbewertung und Optimierungsansätze und stellen so sicher, dass Sie die Prinzipien verstehen.
Die Schulung verdeutlicht außerdem den Prozess des Erstellens, Verfeinerns und Verbesserns von Modellen, um präzise Prognosen zu erstellen. Die Aktivitäten drängen Sie dazu, das Gelernte anzuwenden, was sowohl die Beherrschung als auch das Verständnis fördert.
15 Deep Learning AZ 2023
Entdecken Sie die Welt der datengesteuerten Erkenntnisse, indem Sie sich für den Kurs „Deep Learning AZ 2023“ anmelden. Dieser Kurs dient als Leuchtturm und zeigt den Weg, sich mit Deep Learning, einem wesentlichen Zweig der künstlichen Intelligenz, vertraut zu machen.
Es macht das schwierige Terrain des Deep Learning verständlich, indem es neuronale Netze mit seinen sorgfältig entworfenen Komponenten zerlegt.
Im Laufe der Kurse lernen Sie die Funktionsweise von Faltungs- und wiederkehrenden neuronalen Netzen kennen und erhalten so ein fundiertes Verständnis dafür, wie Computer komplizierte Daten empfangen und verarbeiten.
Der Kurs behandelt auch unbeaufsichtigtes Lernen und führt Sie in die Wissenschaft und Kunst ein, Computern beizubringen, Muster in unbeschrifteten Daten zu finden.
Grundlage des Studiums ist der praktische Teil, der die Möglichkeit bietet, wissenschaftliches Wissen in der Praxis anzuwenden.
Sie arbeiten an anspruchsvollen Projekten, die Ihre Bewerbungsfähigkeit auf die Probe stellen Deep-Learning-Modelle dringende Probleme anzugehen.
Diese Aufgaben sind nicht nur eine Prüfung, sondern eine Spielwiese, auf der Sie Ihre Fähigkeiten verbessern und sicherstellen können, dass Sie die Grundlagen des Deep Learning verstehen.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen des Kurses gehört das Verständnis der Verwendung von Keras und TensorFlow, zwei grundlegenden Tools zum Erstellen und Verfeinern zuverlässiger Deep-Learning-Modelle.
Darüber hinaus erforschen Sie die Verarbeitung natürlicher Sprache, was Sie in das faszinierende Gebiet der Maschine-Mensch-Interaktion führt.
Um ein umfassendes Verständnis des Deep Learning zu gewährleisten, navigiert der Kurs auch durch das Meer des Reinforcement Learning.
Zusammenfassung
Auf den ersten Blick scheint es eine überwältigende Aufgabe zu sein, die Fülle an KI-Kursen zu durchsuchen, die für Anfänger zugänglich sind. Aber wenn man erst einmal angefangen hat, ist der Weg zum Verständnis der Grundlagen der künstlichen Intelligenz zweifellos spannend.
Diese sorgfältig konzipierten Kurse bieten eine Kombination aus akademischem Wissen und praktischer Erfahrung, um Anfängern dabei zu helfen, sich im komplizierten Bereich der künstlichen Intelligenz zurechtzufinden.
Eine interessante Lernumgebung wird durch die interaktiven Tutorials und Praxisprojekte geschaffen, die die Grundlage der meisten Einführungskurse bilden.
Sie vermitteln nicht nur das nötige Wissen, sondern wecken auch die Neugier und Erfolgserlebnisse der Studierenden.
Die umfassende Unterstützung und die Materialien, die in diesen Kursen angeboten werden, dienen als starke Startrampe und katapultieren die Studienanwärter in eine Zukunft voller technologischer Innovationen.
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