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    Erkunden Sie den Robotics-Kurskatalog

    • N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 4: Planung und Steuerung von Roboterbewegungen

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontrollsysteme, Algorithmen, Datenstrukturen, Mathematische Modellierung, Virtuelle Umgebung, Automatisierung, Graphentheorie, Künstliche Intelligenz, Lineare Algebra, Simulation und Simulationssoftware

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      G

      Google Cloud

      Transformator-Modelle und BERT-Modell

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Modellierung großer Sprachen, Künstliche neuronale Netze, Verarbeitung natürlicher Sprache

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

      Fortgeschritten · Kurs · 1–4 Wochen

    • M

      MathWorks

      Computer Vision für Technik und Wissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Geografische Informationen und Technologie, Leistungstests, Algorithmen für maschinelles Lernen, Bewegte Grafiken, Algorithmen, Bildanalyse, Feature Technik, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Angewandtes maschinelles Lernen, Matlab, Maschinelles Lernen, Daten-Mapping, Geometrische Bemaßung und Tolerierung, Medizinische Bildgebung, Datenüberprüfung, Deep Learning, Visualisierung (Computergrafik), Computervision

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

      Mittel · Spezialisierung · 1–3 Monate

    • N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 5: Robotermanipulation und mobile Roboter auf Rädern

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Technische Analyse, Kontrollsysteme, Schätzung, Automatisierung, Mathematische Modellierung, Mechanik, Lineare Algebra, Drehmoment (Physik), Maschinensteuerungen

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • Status: Kostenlos
      Kostenlos
      N

      National Taiwan University

      BIM-Grundlagen für Ingenieure

      Kompetenzen, die Sie erwerben: 3D-Modellierung, Datenmodellierung, Computergestütztes Design, Bauwesen, Building Information Modeling, Technische Dokumentation, Informationsmanagement

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      1890 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • C

      Coursera Project Network

      Robot Localization with Python and Particle Filters

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Spatial Data Analysis, Artificial Intelligence, Data Manipulation, Simulations, NumPy, Computer Vision

      4,5
      Bewertung, 4,5 von 5 Sternen
      ·
      24 Bewertungen

      Fortgeschritten · angeleitetes Projekt · Weniger als 2 Stunden

    • I

      Imperial College London

      Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Algorithmen für maschinelles Lernen, Künstliche neuronale Netze, Derivate, Fortgeschrittene Mathematik, Infinitesimalrechnung, Statistische Analyse, Lineare Algebra

      4,7
      Bewertung, 4,7 von 5 Sternen
      ·
      5703 Bewertungen

      Anfänger · Kurs · 1–3 Monate

    • I

      IBM

      Einführung in Neuronale Netze und PyTorch

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Regressionsanalyse, Datenmanipulation, Prädiktive Modellierung, Künstliche neuronale Netze, Wahrscheinlichkeit & Statistik, Lineare Algebra, PyTorch (Bibliothek für Maschinelles Lernen), Maschinelles Lernen, Deep Learning

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      1818 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      AI für alle

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Datenethik, Geschäftsethik, Teambildung, Künstliche neuronale Netze, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Künstliche Intelligenz, Datenverarbeitung, Bedarfsanalyse, Technische Leitung, Maschinelles Lernen, Marktchancen, Strategisches Denken, Deep Learning

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

      Anfänger · Kurs · 1–4 Wochen

    • I

      IBM

      Deep Learning mit Keras und Tensorflow

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Generative KI, Künstliche neuronale Netze, Leistungsoptimierung, Künstliche Intelligenz, Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen (KI/ML), Bildanalyse, Keras (Bibliothek für Neuronale Netze), Verarbeitung natürlicher Sprache, Zeitreihenanalyse und Vorhersage, Unüberwachtes Lernen, Reinforcement Learning, Tensorflow, Deep Learning

      4,4
      Bewertung, 4,4 von 5 Sternen
      ·
      935 Bewertungen

      Mittel · Kurs · 1–3 Monate

    • D

      DeepLearning.AI

      Kalkül für maschinelles Lernen und Datenwissenschaft

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Python-Programmierung, Regressionsanalyse, Künstliche neuronale Netze, Numerische Analyse, Angewandte Mathematik, Mathematische Modellierung, Infinitesimalrechnung, Maschinelles Lernen, Deep Learning, Derivate

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    • N

      Northwestern University

      Moderne Robotik, Kurs 6: Abschlussprojekt, Mobile Manipulation

      Kompetenzen, die Sie erwerben: Kontrollsysteme, Technische Berechnungen, Robotergestützte Prozessautomatisierung, Matlab, Mechanik, Mathematische Modellierung, Simulation und Simulationssoftware

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

      Mittel · Kurs · 1–4 Wochen

    1…456…40

    Zusammenfassend finden Sie hier 10 unsere beliebtesten robotics Kurse

    • Moderne Robotik, Kurs 4: Planung und Steuerung von Roboterbewegungen: Northwestern University
    • Transformator-Modelle und BERT-Modell: Google Cloud
    • Computer Vision für Technik und Wissenschaft: MathWorks
    • Moderne Robotik, Kurs 5: Robotermanipulation und mobile Roboter auf Rädern: Northwestern University
    • BIM-Grundlagen für Ingenieure: National Taiwan University
    • Robot Localization with Python and Particle Filters: Coursera Project Network
    • Mathematik für maschinelles Lernen: Multivariate Kalkulation: Imperial College London
    • Einführung in Neuronale Netze und PyTorch: IBM
    • AI für alle: DeepLearning.AI
    • Deep Learning mit Keras und Tensorflow: IBM

    Fähigkeiten, die Sie bei Software Development erlernen können

    Programmiersprache (34)
    Google (25)
    Computerprogramm (21)
    Software-Tests (21)
    Web (19)
    Google Cloud-Platform (18)
    Anwendungsschnittstellen-Programmierung (17)
    Datenstruktur (16)
    Problemlösung (14)
    Objektorientierte Programmierung (13)
    Kubernetes (10)
    List & Label (10)

    Häufig gestellte Fragen zum Thema Robotik

    Wenn Sie sich darüber im Klaren sind, warum Sie die Robotik erlernen möchten, sei es für Forschung, Technik oder persönliche Projekte, können Sie Ihre Bemühungen darauf konzentrieren. Regelmäßiges Üben in den Bereichen Programmierung, Elektronik und mechanisches Design ist unerlässlich. Treten Sie Online-Robotik-Communities oder lokalen Clubs bei, um Unterstützung und Zusammenarbeit zu erhalten. Arbeiten Sie an realen Projekten wie dem Bau kleiner Roboter oder der Teilnahme an Robotikwettbewerben. Coursera's Moderne Robotik: Mechanics, Planning, and Control Specialization von der Northwestern University bietet einen umfassenden Lehrplan für Robotik.‎

    Es ist vielleicht zu einfach zu sagen, dass die Robotik die Geschichte der Roboter ist, aber die Robotik kombiniert Informatik und Ingenieurwesen, um Maschinen zu entwickeln, die Aufgaben ausführen können - und die wir Roboter nennen. Wenn Sie Robotik studieren, tragen Sie dazu bei, dass das, was vor einigen Jahrzehnten noch wie ein Science-Fiction-Traum erschien, Wirklichkeit wird. Mit einem Studium der Robotik sind Sie auf dem neuesten Stand von Technik und Wissenschaft, denn die Robotikwissenschaftler entwickeln immer leistungsfähigere Roboter als bisher. Die heutigen Roboter arbeiten im Weltraum, bei der Strafverfolgung und unter Bedingungen, unter denen Menschen nicht arbeiten können. ‎

    Die Robotik ist ein wichtiges Studienfach, da so viele neue Technologien von neuen Entwicklungen in der Robotik abhängen - von der Fertigung bis zur Luft- und Raumfahrt und darüber hinaus. Roboter helfen dem Menschen bei Aufgaben, die er früher nicht bewältigen konnte. Abgesehen von den unmittelbaren Anwendungen der Robotik hilft Ihnen das Studium dieses spannenden Fachs, Ihre Problemlösungskompetenz und Kreativität zu entwickeln, Ihr Verständnis für mathematische und wissenschaftliche Konzepte zu vertiefen und dabei Spaß zu haben. Die Robotikbranche wächst, so dass gründliche Kenntnisse im Bereich der Robotik die Grundlage für Ihren zukünftigen beruflichen Erfolg bilden können. ‎

    Das wachsende Feld der Robotik bietet zahlreiche Karrieremöglichkeiten. Wenn Sie also Robotik lernen, sind Sie auf der Höhe der Zeit in einem breit gefächerten Bereich. Sie können eine Karriere in der Entwicklung und im Bau von Robotern anstreben oder an der Entwicklung der Software mitarbeiten, die die Roboter antreibt und ihnen vorgibt, wie sie ihre Aufgaben zu erfüllen haben. Vielleicht arbeiten Sie mit den Robotern, die den Weltraum erforschen, oder Sie helfen bei der Erforschung der tiefsten Stellen des Ozeans mit Hilfe der Robotik. Es gibt auch Karrieremöglichkeiten in der Forschung, wo Sie dazu beitragen können, die nächste Generation der Robotertechnologie zum Leben zu erwecken. ‎

    Die in Robotikkursen erworbenen Fähigkeiten können zu einer Vielzahl von Karrieremöglichkeiten in Branchen führen, die Robotertechnologien einsetzen, wie z. B.:

    • Robotertechniker: Entwurf und Entwicklung von Robotersystemen, die eine Vielzahl von Aufgaben erfüllen können.
    • Automatisierungsingenieur: Implementierung von Roboterlösungen zur Verbesserung der Effizienz und Sicherheit in Fertigungs- und Produktionsprozessen.
    • Softwareentwickler für die Robotik: Erstellung der Software zur Steuerung und Integration von Robotersystemen.
    • Systemanalytiker: Analysieren und Verbessern bestehender Robotersysteme, um deren Leistung und Funktionalität zu verbessern.
    • Forschungswissenschaftler für Robotik: Durchführung von Forschungsarbeiten, um das Gebiet der Robotik voranzubringen und neue Technologien und Anwendungen zu entwickeln.‎

    Möchten Sie die Robotik-Kenntnisse Ihres Teams verbessern? Coursera bietet maßgeschneiderte Unternehmenslösungen für Teams von 5-125 Mitarbeitern. Unser Angebot umfasst fortschrittliche Analysen, maßgeschneiderte Lernpfade und Tools für die Zusammenarbeit. Um unsere Robotik-Schulungsoptionen zu erkunden und einen Kauf zu tätigen, besuchen Sie bitte unsere Seite Coursera für Teams.‎

    Diese häufig gestellten Fragen dienen nur zu Informationszwecken. Den Lernenden wird empfohlen, eingehender zu recherchieren, ob Kurse und andere angestrebte Qualifikationen wirklich ihren persönlichen, beruflichen und finanziellen Vorstellungen entsprechen.

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