enthalten(Dieses Programm war früher Teil einer dreiteiligen Spezialisierung namens Autonome KI für die Industrie. Da das Softwareprogramm Bonsai nicht mehr weiterentwickelt wird, wurden die Verweise auf Bonsai entfernt. Sie können weiterhin über autonome KI und maschinelles Lernen in unseren beiden Einzelkursen "Designing Autonomous AI" und "Machine Teaching for Autonomous AI" lernen.) Genauso wie Lehrer Schülern helfen, neue Fähigkeiten zu erwerben, gilt dies auch für künstliche Intelligenz (KI). Algorithmen des maschinellen Lernens können sich anpassen und verändern, ähnlich wie der Lernprozess selbst. Mit dem Paradigma des maschinellen Lernens kann ein Fachmann (SME) der KI beibringen, eine Vielzahl von Systemen und Prozessen zu verbessern und zu optimieren. Das Ergebnis ist ein autonomes KI-System.
(41 Bewertungen)
Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Sie werden in der Lage sein, einen Anwendungsfall auszuwählen, in dem autonome KI herkömmliche Methoden übertreffen kann - und damit den Grundstein für die Entwicklung einer autonomen KI legen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Entscheidungsfindung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Innovation
- Kategorie: AI Design
- Kategorie: Intelligentes Design
Wichtige Details
Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen
3 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.
Fügen Sie diese Qualifikation zur Ihrem LinkedIn-Profil oder Ihrem Lebenslauf hinzu.
Teilen Sie es in den sozialen Medien und in Ihrer Leistungsbeurteilung.
In diesem Kurs gibt es 4 Module
Dieses Modul legt den Grundstein für diesen Kurs und die gesamte Specialization. Sie erfahren, was autonome KI von anderen Formen der künstlichen Intelligenz unterscheidet. Sie sind eingeladen, einen Blick hinter die Kulissen einiger Unternehmen zu werfen, die autonome KI einsetzen, und von Betreibern und Managern zu hören, welche Vorteile sie durch den Einsatz von autonomer KI erzielen. Der Fokus wird dann auf Sie gerichtet sein! Sie werden fünf verschiedene Mentalitätsprofile kennenlernen, die unterschiedliche Ansätze für den Aufbau von KI-Systemen beschreiben.
Das ist alles enthalten
5 Videos8 Lektüren
Nicht alle Probleme sind für eine autonome KI-Lösung geeignet. In diesem Modul untersuchen wir die Arten von automatisierten Systemen und ihre Stärken und Grenzen für verschiedene Probleme. Sie lernen, wie Sie feststellen können, ob ein Problem eine Lösung benötigt, die über automatisierte Systeme hinausgeht und zu nützlicher KI führt.
Das ist alles enthalten
9 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 peer review
Im letzten Modul haben wir uns mit "automatisierten" Systemen (Mathematik, Menüs und Handbücher) befasst und untersucht, in welchen Situationen sie sich auszeichnen und wo ihre Grenzen liegen. In diesem Modul konzentrieren wir uns auf "autonome" Systeme wie maschinelles Lernen (ML), Verstärkungslernen (RL), neuronale Netze (NN) und tiefes Verstärkungslernen (DRL) und bewerten sowohl die Stärken als auch die Schwächen jedes autonomen Systems. Schließlich werden Sie sehen, wie "maschinelles Lernen" die Stärken aller automatisierten und autonomen Systeme ausnutzen kann.
Das ist alles enthalten
6 Videos2 Aufgaben1 peer review
Sie fragen sich, was das Erzählen von Geschichten mit KI zu tun hat? Gutes Storytelling ist ein Werkzeug der Überzeugung. Trockene Fakten und Daten sind nicht so überzeugend wie überzeugende Argumente. In der realen Welt muss jemand die Entwicklung Ihres autonomen KI-Designs finanzieren, und Sie müssen dieser Person eine überzeugende Geschichte erzählen.
Das ist alles enthalten
5 Videos2 Lektüren1 peer review
Dozent
Empfohlen, wenn Sie sich für Maschinelles Lernen interessieren
Indian Institute of Technology Guwahati
University of California, Davis
Vanderbilt University
University of Pennsylvania
Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?
Bewertungen von Lernenden
41 Bewertungen
- 5 stars
88,37 %
- 4 stars
4,65 %
- 3 stars
4,65 %
- 2 stars
0 %
- 1 star
2,32 %
Zeigt 3 von 41 an
Geprüft am 22. Juni 2022
Great first course to understand how to bridge the gap between expert knowledge and the power of reinforcement learning. Looking forward to courses that go deeper into the technology!
Geprüft am 15. Apr. 2023
Wonderful course for AI particularly for Industry applications
Geprüft am 13. Juni 2022
Very well structured and paced. Tackles some important topics with real life examples to back it up.
Neue Karrieremöglichkeiten mit Coursera Plus
Unbegrenzter Zugang zu 10,000+ Weltklasse-Kursen, praktischen Projekten und berufsqualifizierenden Zertifikatsprogrammen - alles in Ihrem Abonnement enthalten
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich mehr als 3.400 Unternehmen in aller Welt an, die sich für Coursera for Business entschieden haben.
Schulen Sie Ihre Mitarbeiter*innen, um sich in der digitalen Wirtschaft zu behaupten.
Häufig gestellte Fragen
Der Zugang zu Vorlesungen und Aufgaben hängt von der Art Ihrer Einschreibung ab. Wenn Sie einen Kurs im Prüfungsmodus belegen, können Sie die meisten Kursmaterialien kostenlos einsehen. Um auf benotete Aufgaben zuzugreifen und ein Zertifikat zu erwerben, müssen Sie die Zertifikatserfahrung während oder nach Ihrer Prüfung erwerben. Wenn Sie die Prüfungsoption nicht sehen:
Der Kurs bietet möglicherweise keine Prüfungsoption. Sie können stattdessen eine kostenlose Testversion ausprobieren oder finanzielle Unterstützung beantragen.
Der Kurs bietet möglicherweise stattdessen die Option 'Vollständiger Kurs, kein Zertifikat'. Mit dieser Option können Sie alle Kursmaterialien einsehen, die erforderlichen Bewertungen abgeben und eine Abschlussnote erhalten. Dies bedeutet auch, dass Sie kein Zertifikat erwerben können.
Wenn Sie ein Zertifikat erwerben, erhalten Sie Zugang zu allen Kursmaterialien, einschließlich der benoteten Aufgaben. Nach Abschluss des Kurses wird Ihr elektronisches Zertifikat zu Ihrer Erfolgsseite hinzugefügt - von dort aus können Sie Ihr Zertifikat ausdrucken oder zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen. Wenn Sie die Kursinhalte nur lesen und ansehen möchten, können Sie den Kurs kostenlos besuchen.
Sie haben Anspruch auf eine vollständige Rückerstattung bis zwei Wochen nach Ihrem Zahlungsdatum oder (bei Kursen, die gerade erst begonnen haben) bis zwei Wochen nach Beginn der ersten Sitzung des Kurses, je nachdem, welcher Zeitpunkt später liegt. Sie können keine Rückerstattung erhalten, sobald Sie ein Kurszertifikat erworben haben, auch wenn Sie den Kurs innerhalb der zweiwöchigen Rückerstattungsfrist abschließen. Siehe unsere vollständigen Rückerstattungsbedingungen.