Der Kurs begibt sich auf eine transformative Lernreise und erforscht die Möglichkeiten der Künstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen wie der Elektrotechnik, dem Maschinenbau, dem Bauwesen und allgemeinen Anwendungen. Dieser Kurs vertieft die Kenntnisse über KI in der Praxis, indem er die Brücke zwischen Theorie und praktischen Anwendungen schlägt. Außerdem vermittelt er praktische Erfahrungen bei der Anwendung von KI-Algorithmen in potenziellen Anwendungen. Die Beispiele für KI im Gesundheitswesen, die in diesem Kurs vorgestellt werden, vermitteln den Lernenden eine ganzheitliche Perspektive auf reale Lösungen. In diesem Kurs werden die wichtigsten KI-Prinzipien vorgestellt, die für anspruchsvolle Echtzeitanwendungen der Elektrotechnik wie Last-Vorhersagen und Fehlerdiagnosen in Umspannwerken erforderlich sind. Der Kurs deckt auch die Anwendung von KI im Maschinenbau ab, einschließlich der Verarbeitung seismischer Daten, der Geomodellierung und des Reservoir Engineering. Die Teilnehmer des Bauingenieurwesens lernen die Rolle der KI bei der Cloud-Datenerfassung auf Baustellen und ihre Anwendungen in der Verkehrstechnik und bei der Vorhersage des Straßenverkehrs kennen. Tauchen Sie ein in die Zukunft der KI mit dem Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning und gewinnen Sie Einblicke, die es Ihnen ermöglichen, KI-basierte Lösungen für reale Herausforderungen zu erkennen und anzuwenden. Erforschen Sie praktische Übungen mit Softwareunterstützung und gewinnen Sie ein umfassendes Verständnis von KI-Metriken. Verbessern Sie Ihre Fähigkeiten und erweitern Sie Ihren Horizont mit der Kraft der KI.
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Industrielle Anwendungen von AI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Intelligente digitale Fabriken
Dozent: Subject Matter Expert
Bei 
enthalten
Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Fähigkeiten zur Software-Integration
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5 Aufgaben
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In diesem Kurs gibt es 5 Module
Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein: ML-Algorithmen wie SVM, KNN, K-means, BERT, Random Forest Classifier, CNN und Mobile Net V2 zu verstehen; ML-Techniken in verschiedenen Echtzeitanwendungen wie automatisierte Fahrzeugunterstützung, Diagnose von Betrugssystemen und Shopfloor-Management, neuronale Netze für die Analyse der Grundwasserqualität, diabetische Retinopathie, Bildklassifizierung im IoT, Erkennung von Waldbränden und Fallstudien zu ferngesteuerten Flugzeugen anzuwenden
Das ist alles enthalten
20 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Diskussionsthema
Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein: Anwendung von ML-Algorithmen auf verschiedene Aspekte der Elektrotechnik, wie z. B. Lastvorhersage und Merkmalsextraktion in Umspannwerken; Analyse der CNN-basierten Aufgaben im Zusammenhang mit der Analyse von Umspannwerken, Infrastrukturmanagement und Infrarot-Fehlerbilddiagnose
Das ist alles enthalten
22 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein: Die Auswirkungen von ML in der Öl- und Gasindustrie zu verstehen; seismische Datenverarbeitungstechniken zu interpretieren, wobei der Schwerpunkt auf der Abgrenzung von Salzkörpern unter Verwendung von CNN liegt; den Prozess der Geomodellierung auf der Grundlage des Gauß'schen Regressionsalgorithmus zu demonstrieren; KI-Anwendungen im vorgelagerten Sektor der Öl- und Gasindustrie zu untersuchen; die serviceorientierte Architektur (SOA) von Big Data für die Öl- und Gasindustrie zu verstehen
Das ist alles enthalten
18 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein: Einen generischen ML-Modellierungsrahmen für Tiefbauanwendungen zu verstehen; Deep-Learning-Techniken auf Baustellen anzuwenden, wobei der Schwerpunkt auf der Vorhersage der Festigkeit von recyceltem Zement liegt; die verschiedenen ML-Anwendungsbereiche wie Verkehrstechnik, Straßenverkehrsvorhersage, Schiffsbau und Wellenhöhenvorhersage zu analysieren, wobei Deep-Learning-Algorithmen wie ANN, CNN und YOLO-Architektur verwendet werden
Das ist alles enthalten
22 Videos1 Aufgabe
Am Ende dieses Moduls werden die Lernenden in der Lage sein: Die Auswirkungen von KI in der Bildung zu verstehen; Open-Source-KI-Softwarebibliotheken wie H2O, ImageAI, OpenAI Gym, Keras, TensorFlow, PyTorch und Scikit-learn zu interpretieren; Computer-Vision-Techniken für die Erkennung von Objekten im Auto mit YOLO zu demonstrieren; die Sprache und das sprachliche Denken in der KI mit einer Anwendung der Sprachidentifikation in Texten abzuleiten; KI-basierte Spracherkennungstechnologie im Gesundheitswesen für die Vorhersage von Herzkrankheiten zu untersuchen; Richtlinien und Strategien im Zusammenhang mit der Einführung und Umsetzung von KI zu erläutern
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19 Videos1 Aufgabe
Dozent
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Scrimba
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Häufig gestellte Fragen
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