Künstliche Intelligenz (KI) ist die Simulation menschlicher Intelligenz, die in der Lage ist, Aufgaben und Prozesse auszuführen, die früher menschliches Eingreifen erforderten.
KI kann lesen, schreiben, erstellen, analysieren und mit Ihnen chatten.
Wenn Sie mit KI noch nicht vertraut sind, finden Sie hier eine Übersicht.
Künstliche Intelligenz umfasst Bereiche wie maschinelles Lernen und Big Data. Maschinelles Lernen ermöglicht es Computern, aus Daten zu lernen und ihre Leistung ohne explizite (direkte) Programmierung zu verbessern.
Unterdessen bezieht sich Big Data auf große Datenmengen, die KI-Systeme untersuchen, um Muster und Erkenntnisse zu finden.
Aus dem gleichen Bereich stammen auch die starke und die schwache KI. Starke KI ist zu menschenähnlichen Erkenntnissen fähig, während schwache KI darauf ausgelegt ist, bestimmte Aufgaben mit menschlichem Input auszuführen.
Es mag schwierig erscheinen, mit den Fortschritten der KI Schritt zu halten. Aber keine Sorge, es gibt spezielle Kurse über künstliche Intelligenz, die Ihnen helfen, diese Konzepte zu verstehen.
In diesem Artikel stellen wir Ihnen die 10 besten Kurse vor, in denen Sie etwas über künstliche Intelligenz und ihre verschiedenen Anwendungen lernen können.
KI-Kurse für das Jahr 2024
Kurse über künstliche Intelligenz (KI) vermitteln fundiertes Wissen über künstliche Intelligenz, ihre Anwendungen, ethische Überlegungen und Berufsberatung.
Im Folgenden haben wir die besten KI-Kurse für Anfänger, Fortgeschrittene und Experten im Jahr 2024 herausgesucht.
1. Einführung in die künstliche Intelligenz
Quelle: ResearchGate Die Einführung in die künstliche Intelligenz bietet einen detaillierten Überblick über die KI, ihre Grundlagen, Anwendungen und gesellschaftlichen Auswirkungen. Der Kurs vermittelt Ihnen in einfacher Sprache Begriffe wie maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze.
Sie werden auch Zugang zu realen Anwendungsfällen von KI haben und erfahren, wie künstliche Intelligenz verschiedene Branchen umgestaltet - vom Gesundheitswesen bis zum Finanzwesen. Sie erfahren etwas über die ethischen Probleme der KI, wie z. B. Vorurteile in Algorithmen, Probleme mit dem Datenschutz und die Auswirkungen auf die Beschäftigung.
In diesem Kurs erhalten Sie auch Ratschläge, wie Sie eine Karriere in der KI beginnen können. Am Ende werden Sie die künstliche Intelligenz, ihre Konzepte und ihre Bedeutung für die Zukunft besser verstehen.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Abgeschlossene Analyse vonKI-Terminologie, Konzepte und Anwendungen
- Zugängliche Erklärungen zum maschinellen Lernen und zu neuronalen Netzen
- Praktische Anwendungsfälle von künstlicher Intelligenz in verschiedenen Branchen
- Karrieretipps von Experten für KI-Begeisterte
- Ethische Überlegungen und die Auswirkungen der KI
Für wen ist es gedacht?
- IT- und Marketingfachleute
KI-Ausbilder und Pädagogen, die KI für sich wiederholende Aufgaben einsetzen wollen, wieplanung von Unterrichtsstunden
Details zum Kurs
- Bewertungen: 4.7 (12,000+ Bewertungen)
- Kursniveau: Anfänger
- Dauer: 8 Stunden
- Preis: Kostenlose Anmeldung
2. IBM Applied AI Professional Zertifikat
Quelle: Credly Die IBM Applied AI Professional Certificate in diesem Kurs lernen Sie, wie Sie KI-Chatbots und virtuelle Assistenten für Websites erstellen können, ohne eine einzige Zeile Code schreiben zu müssen.
Der Kurs über künstliche Intelligenz beginnt mit einer Einführung in die Grundlagen des Prompt-Engineerings und taucht dann tief in die Erstellung von KI-Lösungen mit IBM Watson AI Services, APIs und Python mit minimalem oder gar keinem Code ein.
Anhand praktischer Übungen lernen Sie außerdem, wie Sie mit Python, OpenCV und Watson Computer-Vision-Techniken anwenden, um benutzerdefinierte Bildklassifizierungsmodelle in der Cloud zu erstellen und einzusetzen.
In diesem Kurs geht es um Lernen und Karriereförderung. Mit einer Schulung auf professionellem Niveau direkt von IBM (einer führenden Autorität im Bereich KI) können die Teilnehmer personalisierte KI-Tools auf der Grundlage ihrer Lerngeschwindigkeit und ihrer Bedürfnisse, um ihre Lernerfahrung zu verbessern.
Am Ende des Kurses erhalten Sie exklusiven Zugang zu Karriereressourcen, wie z. B. personalisiertes Feedback zu Lebensläufen, interaktive Tools und Scheininterviews sowie praktische Unterstützung bei der Jobsuche mit dem Coursera-Leitfaden.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Einführung und Anwendungen der generativen KI
- Aufbau von KI-gestützten Chatbots ohne Code
- Entwicklung von KI-Anwendungen mit Python und Flask
- Beherrschung von Computer Vision Techniken
- Erstellung von KI-Apps mit Watson APIs
Für wen ist es gedacht?
- Studenten
- Entwickler
- IT-Fachleute
- Technologie-Berater
- KI-Hobbyisten
Details zum Kurs
- Bewertungen: 4.6 (6,500+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Zeit: 3 Monate bei 10 Stunden pro Woche
- Preis: $32.75/Monat
3. Spezialisierung auf maschinelles Lernen
Bildquelle: MediumSpezialisierung auf maschinelles Lernen ist ein Spezialisierungsprogramm mit 3 Kursen, das in Zusammenarbeit zwischen DeepLearning.AI und Stanford Online entwickelt wurde.
Der Kurs bietet eine umfassende Einführung in modernes maschinelles Lernen - von der Erstellung prädiktiver Lernmodelle mit NumPy und sci-kit-learn bis zum Training neuronaler Netze mit TensorFlow. Der Kurs behandelt auch Entscheidungsbäume und Ensemble-Methoden.
Sie benötigen jedoch grundlegende Code-Kenntnisse, um diesen Kurs zu belegen. Das Spezialisierungsprogramm ist in drei Kurse unterteilt:
- Kurs 1: Überwachtes maschinelles Lernen: Regression und Klassifikation
- Kurs 2: Fortgeschrittene Lernalgorithmen
- Kurs 3: Unüberwachtes Lernen, Empfehlungssysteme, Verstärkungslernen
Am Ende dieser Spezialisierung verfügen Sie über ein tiefes Verständnis der Schlüsselkonzepte und -techniken des maschinellen Lernens sowie über praktische Fähigkeiten, die Sie in realen Szenarien einsetzen können.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Verstehen, wie man Vorhersagemodelle mit NumPy und sci-kit-learn erstellt
- Aufbau und Training neuronaler Netze zur Datenklassifizierung mit TensorFlow (einem beliebten Tool für Deep Learning)
- Lernen der Verwendung von Entscheidungsbäumen und Ensemble-Methoden
- Erforschung der Best Practices und Techniken der ML-Entwicklung
Für wen ist es gedacht?
- Studenten, die ein Studium der Datenwissenschaften oder des maschinellen Lernens anstreben
- Berufstätige, die ihre Fähigkeiten im Bereich des maschinellen Lernens verbessern möchten
- Personen mit Interesse an prädiktiver Modellierung und Datenanalyse
Kursdetails
- Bewertung: 4.9 (19,000+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: 3 Monate bei 9 Stunden pro Woche
- Preis: $32.75/Monat
4. Deep Learning Spezialisierung
Quelle: KZHU.AI Sie lernen, fortgeschrittene neuronale Netze zu erstellen und zu trainieren in Deep Learning Spezialisierung . Der Kurs hilft Ihnen zu verstehen, wie Sie die notwendigen Einstellungen für eine bessere Leistung anpassen und diese Techniken in praktischen Situationen anwenden können.
Der Kurs lehrt rekurrente neuronale Netze (RNNs), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Worteinbettungen, so dass Sie effektiv mit Textdaten arbeiten können.
Anschließend werden fortgeschrittene Techniken wie die Verwendung von HuggingFace Tokenizers und Transformatormodellen für Aufgaben wie Named Entity Recognition (NER) und Fragebeantwortung vertieft.
Sie werden Wege entdecken, wie Sie die Genauigkeit Ihrer Modelle mit TensorFlow verbessern können. Dieser Kurs über künstliche Intelligenz (KI) soll Ihnen ein solides Verständnis von Deep Learning mit viel praktischer Erfahrung vermitteln.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Aufbau und Training fortgeschrittener künstlicher neuronaler Netze
- Praktische Anwendung von Deep-Learning-Techniken
- Arbeiten mit Textdaten, einschließlich NLP und Worteinbettungen
- Verwendung von HuggingFace Tokenizers und Transformer-Modellen
- Verbesserung der Modellgenauigkeit mit TensorFlow
Für wen ist es geeignet?
- Der Kurs richtet sich an Deep-Learning-Enthusiasten mit mittleren Python-Kenntnissen und Grundkenntnissen in linearer Algebra und ML
Kursdetails
- Bewertung: 4.9 (132,000+ Bewertungen)
- Niveau: Fortgeschrittene
- Dauer: 3 Monate bei 12 Stunden pro Woche
- Preis: $32.75/Monat
5. Python für Data Science, KI & Entwicklung
Quelle: GitHub Dieser Kurs wird von Joseph Santarcangelo, einem erfahrenen Data Scientist bei IBM, unterrichtet und hilft Ihnen bei der Beherrschung von Python (die führende Sprache in der Datenwissenschaft und Softwareentwicklung) .
Der Kurs erklärt grundlegende Programmierkonzepte wie Variablen, Datenstrukturen und Funktionen, die für jedes Python-Projekt unerlässlich sind. Außerdem lernen Sie Web-Scraping-Techniken mit APIs und Tools wie Beautiful Soup kennen.
Darüber hinaus bietet der Kurs mehr als 20 Tests und Quizfragen, die den Teilnehmern den Einstieg in die kognitive Lerntheorie ermöglichen. Am Ende des Kurses beherrschen Sie Python-Bibliotheken wie Pandas und NumPy - wichtige Tools zur Datenmanipulation und -analyse.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Beherrschen der Python-Grundlagen für Data Science und künstliche Intelligenz (KI)
- Erforschung von Web-Scraping-Techniken mit Beautiful Soup
- Verwendung von Pandas und NumPy für die Datenmanipulation
- Lernen, Code mit Jupyter Notebooks zu entwickeln
- Anwendung der Python-Programmierlogik Variablen, Datenstrukturen, Verzweigungen, Schleifen, Funktionen, Objekte und Klassen
Für wen ist es gedacht?
- Anfänger mit Interesse an der Informatik
- Personen, die im Bereich der Datenwissenschaft arbeiten und grundlegende Fähigkeiten der künstlichen Intelligenz erlernen möchten
- Entwickler, die Python für Datenaufgaben erlernen möchten
Kursdetails
- Bewertung: 4.6 (34,800+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: ca. 26 Stunden
- Preis: Kostenlos anmelden
6. IBM KI Engineering Professional Zertifikat
Quelle: Credly Die IBM AI Engineering Professional Certificate dieser Kurs hilft Ihnen, die Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning zu begreifen. Sie lernen, Algorithmen und Pipelines für maschinelles Lernen auf Apache Spark für eine skalierbare Verarbeitung einzusetzen.
Darüber hinaus lernen Sie beliebte Frameworks wie Keras, PyTorch und TensorFlow kennen und erfahren, wie Sie damit Deep-Learning-Modelle und neuronale Netzwerke erstellen können. Dieser Kurs wird Sie mit allen wesentlichen Fähigkeiten für die KI-Entwicklung ausstatten.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Verstehen der Grundlagen des maschinellen Lernens und des Deep Learning
- Einsatz von Algorithmen für maschinelles Lernen auf Apache Spark
- Erstellung von Deep-Learning-Modellen mit Keras, PyTorch und TensorFlow
- Grundlegende Fähigkeiten für die KI-Entwicklung
Für wen ist es gedacht?
- Für alle, die an künstlicher Intelligenz (KI) und ML interessiert sind, vor allem, wenn sie gerade erst anfangen oder besser werden wollen
Details zum Kurs
- Bewertung: 4.5 (5,500+ Bewertungen)
- Niveau: Fortgeschrittene
- Dauer: 3 Monate bei 9 Stunden pro Woche
- Preis: $32.75/Monat
7. KI Produktmanagement Spezialisierung
Quelle: Adhaar Walia's Personal Blog Die AI Produktmanagement Spezialisierung von der Duke University ist eine 3-Kurs-Reihe. Der Kurs führt in die Funktionsweise des maschinellen Lernens ein und taucht dann tief in die Anwendung von ML zur Problemlösung ein.
Der Kurs wird von Jon Reifschneider, dem Leiter der Masterstudiengänge für KI, geleitet und konzentriert sich auf die Anwendung von Prinzipien des menschenzentrierten Designs bei der Entwicklung von KI-Produkten, bei denen der Datenschutz und die Einhaltung ethischer Standards im Vordergrund stehen.
Der gesamte Kurs ist in drei Mini-Kurse unterteilt:
- Kurs 1: Grundlagen des maschinellen Lernens für Produktmanager
- Kurs 2: Management von Projekten des maschinellen Lernens
- Kurs 3: Menschliche Faktoren in der KI
Am Ende dieser Spezialisierung werden Sie einen Einblick in die Leitung von Projekten des maschinellen Lernens unter Verwendung von branchenüblichen Data-Science-Prozessen und Best Practices erhalten.
Wichtigste Erkenntnisse
- Identifizierung von Lösungen für reale Probleme durch maschinelles Lernen
- Einblicke in branchenübliche Data-Science-Prozesse
- Entschärfung von Datenschutz- und ethischen Risiken in KI-Projekten
- Anwendung von Prinzipien des menschenzentrierten Designs auf die KI-Produktentwicklung
Für wen ist es gedacht?
- Produktmanager
- Business-Fachleute
- Leitende Angestellte
- IT-Fachleute
Details zum Kurs
- Bewertung: 4.7 (300+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: 3 Monate bei 4 Stunden pro Woche
- Preis: $26.07/Monat
8. Google Data Analytics Professional Zertifikat
Quelle: LinkedIn Dieser Kurs hilft Ihnen, grundlegende analytische Fähigkeiten zu erlernen, wie z. B datenbereinigung, -analyse und -visualisierung mit gängigen Tools wie Tabellenkalkulationen, SQL, R-Programmierung und Tableau.
Sie lernen, Daten für die Analyse effizient zu bereinigen und zu organisieren und die Ergebnisse mit Dashboards und Präsentationen zu visualisieren.
Anhand von Projekten im Portfolio können Sie potenziellen Arbeitgebern Ihre Fähigkeiten demonstrieren und ein vom Arbeitgeber anerkanntes Zertifikat von Google erwerben, das Sie für gefragte Titel wie Data Analyst, Junior Data Analyst oder Associate Data Analyst qualifiziert.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Verstehen der Praktiken und Prozesse, die von Datenanalysten bei ihrer Arbeit verwendet werden
- Erlernen und Beherrschen der wichtigsten analytischen Fähigkeiten wie Datenbereinigung, -analyse und -visualisierung sowie von Tools wie SQL, R-Programmierung, Tableau und mehr
- Lernen, wie man Datenergebnisse in Dashboards und häufig verwendeten Visualisierungstools wie Tableau visualisiert und präsentiert
Für wen ist der Kurs geeignet?
- Personen, die in Rollen wie Data Analyst oder Junior Data Analyst einsteigen möchten
- Diejenigen, die daran interessiert sind, Tools wie SQL, R und Tableau für die Datenanalyse zu beherrschen
Kursdetails
- Bewertung: 4.8 (130k+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: 3 Monate bei 15 Stunden pro Woche
- Preis: $9.36/Monat
9. KI-Grundlagen für jedermann Spezialisierung
Quelle: LinkedIn Die AI-Grundlagen für jede Spezialisierung ist ein Kurs zum Selbststudium für Personen mit wenig oder gar keinem KI-Hintergrund. Der Kurs zielt darauf ab, ein solides Verständnis von KI, ihren Anwendungen und wichtigen Begriffen wie Maschinelles Lernen, Deep Learning und Neuronale Netze zu vermitteln.
Praktische Erfahrungen mit IBM Watson KI-Services helfen Ihnen, virtuelle Assistenten für verschiedene Zwecke zu erstellen. Am Ende des Kurses werden Sie erfolgreich einen KI-Chatbot auf einer Website ohne Code entwickeln und implementieren.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Solides Verständnis von KI-Konzepten und -Anwendungen
- Erforschen Sie reale Anwendungen generativer KI
- Lernen und übensofortengineering techniken in generativen KI-Modellen
- Aufbau von KI-gestützten Chatbots ohne eine einzige Zeile Programmierung
Für wen ist es gedacht?
- Für alle, die trotz ihrer technischen Kenntnisse neugierig auf KI sind und deren Anwendungen ohne Programmierkenntnisse erkunden möchten
Details zum Kurs
- Bewertung: 4.7 (2400+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: 3 Monate bei 3 Stunden pro Woche
- Preis: $32.75/Monat
10. KI für Business Spezialisierung
Quelle: LinkedIn Die AI For Business Specialization der Kurs der University of Pennsylvania vermittelt Ihnen die Grundlagen von KI und maschinellem Lernen und zeigt Ihnen, wie Sie die Technologien für verschiedene Anwendungen in Ihrem Geschäft nutzen können.
Themen wie Ethik und Risiken von KI, die Gestaltung eines fairen Governance-Rahmens für ihre Nutzung und die Verwaltung von Mitarbeitern in Funktionen, die durch maschinelles Lernen gesteuert werden, werden in diesem Kurs umfassend behandelt.
Am Ende dieses Kurses werden Sie ein Karrierezertifikat der University of Pennsylvania erwerben und mit wertvollen tools ausgestattet sein, um in der Geschäftswelt erfolgreich zu sein.
Die wichtigsten Erkenntnisse
- Erlernen der Grundlagen von KI und maschinellem Lernen für das Business
- Erforschung von KI-Anwendungsfällen in Marketing und Finanzen
- Entwicklung von Einsatzstrategien für KI, ML und Big Data
- Verstehen von Ethik, Risiken undgovernance-Rahmenwerke für KI
- Erkundung von Managementstrategien für durch maschinelles Lernen gesteuerte HR-Funktionen
Für wen ist das gedacht?
- Business-Führungskräfte
- Manager in verschiedenen Branchen
- HR-Fachleute
- Datenanalysten
Kursdetails
- Bewertung: 4.8 (400+ Bewertungen)
- Niveau: Anfänger
- Dauer: 3 Monate bei 3 Stunden pro Woche
- Preis: $52.80/Monat
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Allgemeine FAQs
1. Welcher Kurs ist am besten für KI geeignet?
Welcher Kurs für Sie am besten geeignet ist, hängt von Ihren Lernzielen, Ihrem Hintergrund und Ihren Vorlieben ab. Jeder Kurs bietet einzigartige Inhalte und konzentriert sich auf unterschiedliche Aspekte der KI.
Wenn Sie zum Beispiel neu in der KI sind und eine umfassende Einführung wünschen, ist AI Foundations for Everyone Specialization oder AI For Business Specialization ein ausgezeichneter Kurs.
Ähnlich verhält es sich, wenn Sie an Deep Learning interessiert sind: Die Deep Learning Specialization sollte Ihre erste Wahl sein. Aber auch hier gilt, dass Sie bei der Auswahl des besten Kurses für Sie Ihre Zinsen, Ihr Fachwissen und die gewünschten Ergebnisse berücksichtigen müssen.
2. Wie kann ich anfangen, KI zu studieren?
Online-Kurse sind der beste Weg, um künstliche Intelligenz zu lernen. Recherchieren Sie und finden Sie heraus, welche Online-Kurse für Sie am besten geeignet sind. Schauen Sie, was in Ihr Budget passt, und suchen Sie sich das ideale Programm aus.
Üben Sie das Programmieren in Python oder R und engagieren Sie sich in KI-Communities, um sich unterstützen zu lassen. Arbeiten Sie an Projekten, um Ihre KI-Kenntnisse anzuwenden und Spezialgebiete wie die Verarbeitung natürlicher Sprache zu erkunden.
3. Was ist KI, und was wird in KI-Kursen behandelt?
Künstliche Intelligenz (KI) nutzt die menschliche Intelligenz in Computersystemen. KI-Kurse umfassen maschinelles Lernen, Deep Learning und die Verarbeitung natürlicher Sprache.
In KI-Kursen lernen Sie, wie man KI-Systeme erstellt, die aus Daten lernen, menschliche Sprache verstehen und Entscheidungen treffen können. Durch die Teilnahme an KI-Kursen können Sie wertvolle Fähigkeiten für eine Karriere im Bereich KI erwerben und werden auf die Arbeit an Projekten in verschiedenen Branchen vorbereitet.