Mit dem Paradigmenwechsel der digitalen Datenumwandlung in der Industrie gibt es eine riesige Menge an digitalen Daten in der Cloud über die Menschen, Materialien und Maschinen des Unternehmens. Diese Daten enthalten eine Vielzahl von Informationen, die für die Prozessplanung, die Vorhersage von Fehlern und die Optimierung von Unternehmen genutzt werden können. Dieser Kurs zielt darauf ab, die Lernenden mit verschiedenen strategischen Prinzipien der Theorie der Künstlichen Intelligenz vertraut zu machen, die dabei helfen, solche Informationen aus dem Pool der verfügbaren Daten zu extrahieren. Die Reichweite der KI in allen Bereichen wächst stetig mit den Merkmalen der Programmierung. Der Kurs führt in die entsprechenden Programmierfähigkeiten ein, die in die Module integriert sind, und die Lernenden werden in der Lage sein, durch zahlreiche Übungsaufgaben zu lernen. Die langfristige Vision der KI mit Edge-Operationen wird in diesem Kurs ebenso erläutert wie die Prinzipien, die für die Implementierung von Edge-KI erforderlich sind. Der Lernende kann zwischen Cloud- und Edge-basierten Operationen unterscheiden und wird in der Lage sein, diese für die realen Probleme angemessen zu segmentieren. Die verschiedenen Übungsprobleme mit der entsprechenden Software- und Hardware-Architektur unterstützen das Erlernen der Edge-KI mit geeigneten Metriken. Insgesamt erhalten die Lernenden einen spannenden Einblick in das Verständnis und die Anwendung von KI-Algorithmen, die Verarbeitung der Algorithmen für Edge und die Implementierung von Edge-KI-Beispiellösungen. Den Lernenden werden die auf dem Markt erhältlichen Edge-KI-Produkte vorgestellt, so dass sie ihre KI-Kenntnisse mit den passenden zukünftigen Karriereoptionen abgleichen können.
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KI-Prinzipien mit Edge Computing
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Intelligente digitale Fabriken
Dozent: Subject Matter Expert
Bei 
enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
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6 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 6 Module
Am Ende dieses Moduls über Künstliche Intelligenz und ihre nächste Welle - Edge Computing - werden die Lernenden in der Lage sein: den Umfang von KI und Edge Computing zu verstehen; die Fähigkeiten in Branchen zu erwerben, die die Edge-KI-Technologie nutzen; die Rolle von Edge Computing im IoT zu interpretieren
Das ist alles enthalten
20 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Am Ende dieses Moduls über Python-Demos und Fallstudien zu den Grundlagen von Algorithmen des maschinellen Lernens (ML) werden die Lernenden in der Lage sein: Fehler beim maschinellen Lernen wie Verzerrung und Varianz zu interpretieren; Einblicke in die Implementierung von ML in Echtzeitbereichen wie Gesundheitswesen, Bankwesen und Industrie zu gewinnen; die Fähigkeit zu erwerben, Prozesse der explorativen Datenanalyse (EDA) unter Verwendung der Programmiersprache Python durchzuführen; die Fähigkeiten zu entwickeln, ML-Algorithmen zur Vorhersage von Lungenkrebserkrankungen zu modellieren
Das ist alles enthalten
23 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls zur Demonstration von Algorithmen des unüberwachten und verstärkten maschinellen Lernens mit Python-Demos werden die Lernenden in der Lage sein: Einen k-means Clustering Algorithmus anhand einer Demo zu modellieren; eine Anwendungsdemo zu entwickeln, die DBSCAN Clustering auf einen Datensatz anwendet; die Verwendung von COBOTs in der industriellen Automatisierung zu demonstrieren.
Das ist alles enthalten
22 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls zu den Prinzipien und erfolgreichen Demonstrationen neuronaler Netze (Textanalyse) werden die Lernenden in der Lage sein: die Erkennung von Ziffern mit MLP und CNN zu demonstrieren; ein Python-Programm zu entwickeln, um Overfitting- und Underfitting-Probleme in einem ML-Modell zu identifizieren; ein ML-Netzwerk mit dem WEKA-Tool zu entwickeln.
Das ist alles enthalten
25 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls über fortgeschrittene Anwendungen mit Deep Learning Networks werden die Lernenden in der Lage sein: Die Probleme des verschwindenden und instabilen Gradienten in einem Deep-Learning-Modell zu identifizieren; DL für die Erkennung von Bananenblattkrankheiten anzuwenden; CNN für die Erkennung von Lungenentzündung anzuwenden; ein fortgeschrittenes CNN-basiertes ML-System zur Bilderkennung zu modellieren
Das ist alles enthalten
20 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls über IoT mit KI und Edge Computing werden die Lernenden in der Lage sein: Die Funktionsprinzipien des TinyML-Systems zu verstehen; die Notwendigkeit von Komprimierungstechniken zu erkennen; die Edge-Architektur auf Basis von High Computing Machines zu interpretieren; die Funktionalitäten der Arduino IDE und die Programmierung auf dem Arduino Nano BLE Entwicklungsboard zu erlernen
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17 Videos1 Aufgabe
Dozent
von
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