"AI for Energy and Biomedical Applications” explores the groundbreaking applications of AI technologies revolutionizing energy systems and advancing healthcare solutions. In the energy sector, AI is reshaping how we generate, distribute, and manage energy resources. From optimizing renewable energy production to enhancing energy efficiency and grid management, AI offers unprecedented opportunities for sustainability and resilience. Through this course, you will explore AI-driven techniques such as predictive maintenance, demand forecasting, and energy storage optimization, empowering you to drive innovation and address pressing energy challenges. In the realm of biomedical applications, AI is driving breakthroughs in disease diagnosis, drug discovery, and personalized medicine. You’ll delve into AI-driven approaches to medical image analysis, genomic data interpretation, and predictive modeling of disease progression. You’ll also gain insights into how AI is revolutionizing healthcare delivery, enabling early detection of diseases, and facilitating precision medicine tailored to individual patients.
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AI for Energy and Biomedical Applications
Ce cours fait partie de Spécialisation AI for Mechanical Engineers
Instructeur : Wei Lu
Inclus avec 
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Gain proficiency with AI techniques for energy optimization
Develop an understanding of AI applications in biomedical sciences
Experiment with AI approaches to address energy and biomedical problems
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Generative AI
- Catégorie : Energy Optimization
- Catégorie : Medical Imaging
- Catégorie : Gene Interpretation
- Catégorie : Predictive Maintenance
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décembre 2024
3 devoirs
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Il y a 3 modules dans ce cours
In module 1 we will review challenges that we may face energy optimization. Then, we will explain different AI-driven energy optimization techniques including demand forecasting, load management, and renewable energy integration. Finally, we will examine AI-driven optimization strategies for energy storage systems.
Inclus
2 vidéos5 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
In module 2, we explain predictive maintenance principles and continue to review AI driven predictive maintenance techniques including machine learning, deep learning, and anomaly detection algorithms. We explain how predictive maintenance models can be trained and optimized. Finally, we discuss strategies for integrating AI-driven predictive maintenance models into existing energy infrastructure systems.
Inclus
2 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté
In module 3, we review how AI techniques are used to analyze medical images and to interpret genomic data. We will discuss how AI has impacted drug discovery and other biomedical applications.
Inclus
2 vidéos3 lectures1 devoir
Instructeur
Offert par
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