Avec le changement de paradigme de la Transformation Numérique dans les industries, il existe un énorme volume de données numériques dans le stockage cloud sur les Hommes, les Matériaux et les Machines de l'organisation. Ces données encourent beaucoup d'informations qui pourraient être utilisées pour la planification des processus, les défaillances prédictives et l'optimisation de l'entreprise. Ce cours vise à équiper les apprenants avec divers principes stratégiques de la théorie de l'Intelligence artificielle (IA) qui aide à extraire de telles informations du pool de données disponibles. La portée de l'IA dans tous les domaines ne cesse de croître en même temps que les caractéristiques de la programmation. Le cours introduit des compétences de programmation appropriées mélangées dans les modules et les apprenants seront en mesure d'apprendre en faisant beaucoup de problèmes pratiques. La vision à long terme de l'IA, avec les opérations de l'Opérateur, est expliquée dans le cours ainsi que les principes nécessaires à la mise en œuvre de l'IA de l'Opérateur. L'apprenant peut distinguer et sera en mesure de segmenter les opérations basées sur le cloud et le bord de manière appropriée pour les problèmes du monde réel. Les différents problèmes d'exercice avec l'architecture logicielle et matérielle pertinente soutiennent l'apprentissage de l'IA Edge avec des métriques appropriées. Dans l'ensemble, les apprenants obtiendront un voyage passionnant de la compréhension et de l'application des algorithmes d'IA, le traitement des algorithmes pour l'Edge et la mise en œuvre d'exemples de solutions d'Edge IA. Les produits d'IA disponibles sur le marché sont présentés aux apprenants, ce qui leur permet de mettre en correspondance leurs compétences en matière d'IA avec les options de carrière à venir.
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Principes de l'IA avec l'Edge Computing
Ce cours fait partie de Spécialisation Usines numériques intelligentes
Instructeur : Subject Matter Expert
Inclus avec 
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
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6 devoirs
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Il y a 6 modules dans ce cours
À la fin de ce module sur l'intelligence artificielle et sa prochaine vague -Edge computing, les apprenants seront en mesure de :Comprendre la portée de l'IA et de l'Edge computing ; Capables d'acquérir les compétences dans les industries utilisant la technologie de l'IA Edge ; Capables d'interpréter le rôle de l'Edge computing dans l'IoT
Inclus
20 vidéos2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
À la fin de ce module sur les démonstrations et études de cas en Python sur les fondamentaux des algorithmes d'apprentissage automatique, les apprenants seront en mesure de : interpréter les erreurs dans l'apprentissage automatique, telles que le biais et la variance ; acquérir des connaissances sur la mise en œuvre de l'apprentissage automatique dans des domaines en temps réel tels que les soins de santé, la banque et les industries ; acquérir la capacité de réaliser des processus d'analyse de données exploratoires (AED) en utilisant le langage de programmation Python ; développer les compétences pour modéliser les algorithmes d'apprentissage automatique pour prédire le cancer du poumon
Inclus
23 vidéos1 devoir
À la fin de ce module sur la démonstration d'algorithmes d'Apprentissage machine non supervisé & renforcement par des démos en Python, les apprenants seront capables de : Modéliser un algorithme de clustering K-moyennes à travers une démo ; Développer une démo d'application employant le clustering DBSCAN sur un jeu de données ; Démontrer l'utilisation des COBOTs dans l'automatisation industrielle.
Inclus
22 vidéos1 devoir
À la fin de ce module sur les principes et les démonstrations réussies des réseaux neuronaux (analyse de texte), les apprenants seront capables de : démontrer la reconnaissance de chiffres à l'aide de MLP et de CNN ; développer un programme Python pour identifier les problèmes d'overfitting et d'underfitting dans un modèle ML ; développer un réseau ML à l'aide de l'outil WEKA.
Inclus
25 vidéos1 devoir
À la fin de ce module sur les applications avancées avec les réseaux de Deep learning, les apprenants seront capables de : Identifier les problèmes de gradient évanescent et instable dans un modèle d'apprentissage profond ; Appliquer le DL pour la détection de la maladie de la feuille de bananier ; Appliquer le CNN pour la détection de la pneumonie ; Modéliser un système avancé de ML basé sur le CNN pour reconnaître des images
Inclus
20 vidéos1 devoir
À la fin de ce module sur l'IoT avec l'IA et l'Edge computing, les apprenants seront en mesure de : Comprendre les principes de fonctionnement du système TinyML ; Identifier le besoin de techniques de compression ; Interpréter l'architecture Edge basée sur un Edge computing ; Apprendre les fonctionnalités de l'IDE Arduino et la programmation sur la carte de développement Arduino Nano BLE
Inclus
17 vidéos1 devoir
Instructeur
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