Le cours Embarque sur un voyage d'apprentissage transformateur explorant la puissance de l'Intelligence artificielle (IA) à travers divers domaines tels que les applications électriques, mécaniques, civiles et générales. Ce cours élève la vision de l'apprenant sur l'IA vers les pratiques du monde réel en pontant le fossé entre la théorie et les applications pratiques. Il fournit également une expérience pratique de l'application des algorithmes de l'IA dans des applications potentielles. Les exemples d'IA dans les soins de santé fournis dans le cours éclaireront les apprenants avec une perspective de bout en bout des solutions du monde réel. Ce cours est conçu pour présenter les principes clés de l'IA nécessaires pour les applications en temps réel de l'ingénierie électrique telles que les prédictions de charge et le diagnostic des défauts dans les sous-stations. Le cours couvre également l'application de l'IA dans l'ingénierie mécanique, englobant le traitement des données sismiques, la géo-modélisation et l'ingénierie des réservoirs. Les apprenants en génie civil découvriront le rôle de l'IA dans la collecte de données dans le cloud sur les chantiers de construction et ses applications dans l'ingénierie des transports et la prédiction du trafic routier. Plongez dans l'avenir de l'IA en mettant l'accent sur les opérations d'apprentissage automatique et Deep learning, en acquérant des connaissances qui vous permettent de distinguer et d'appliquer des solutions basées sur l'IA à des défis du monde réel. Explorez des exercices pratiques avec un support logiciel, en acquérant une compréhension complète des métriques de l'IA. Améliorez vos compétences et élargissez vos horizons avec la puissance de l'IA.
Applications industrielles de l'IA
Ce cours fait partie de Spécialisation Usines numériques intelligentes
Instructeur : Subject Matter Expert
Inclus avec 
Expérience recommandée
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Compétences en matière d'intégration de logiciels
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5 devoirs
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Il y a 5 modules dans ce cours
A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Comprendre les algorithmes ML tels que SVM, KNN, K-moyennes, BERT, Random forest classifier, CNN et Mobile Net V2 ; Appliquer les techniques ML dans diverses applications en temps réel telles que l'assistance automatisée aux véhicules, le diagnostic des systèmes de fraude et la gestion des ateliers, les réseaux neuronaux pour l'analyse de la qualité des eaux souterraines, la rétinopathie diabétique, la classification des images dans l'IoT, la détection des incendies et les études de cas d'avions pilotés à distance
Inclus
20 vidéos2 lectures1 devoir1 sujet de discussion
A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Appliquer l'algorithme ML dans divers aspects de l'ingénierie électrique, tels que la prédiction de la charge et l'extraction de caractéristiques dans les sous-stations ; Analyser les tâches basées sur le Réseau neuronal convolutif (CNN) liées à l'analyse des sous-stations, à la gestion de l'infrastructure et au diagnostic des images de défauts infrarouges
Inclus
22 vidéos1 devoir
A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Comprendre l'impact de la ML dans l'industrie du pétrole et du gaz ; Interpréter les techniques de traitement des données sismiques, en mettant l'accent sur la délimitation des corps salins à l'aide de CNN ; Démontrer le processus de géomodélisation basé sur l'algorithme de régression du processus gaussien ; Examiner les applications IA dans le secteur amont de l'industrie du pétrole et du gaz ; Inférer l'architecture orientée services (AOS) du big data pour l'industrie du pétrole et du gaz
Inclus
18 vidéos1 devoir
À la fin de ce module, les apprenants seront en mesure de : Comprendre un cadre générique de modélisation ML pour les applications de génie civil ; Appliquer les techniques d'apprentissage profond dans les chantiers de construction, en mettant l'accent sur la prédiction de la résistance du ciment recyclé ; Analyser les divers domaines d'application ML tels que l'ingénierie des transports, la prédiction du trafic routier, l'architecture navale et la prévision de la hauteur des vagues, en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond tels que ANN, CNN et YOLO
Inclus
22 vidéos1 devoir
A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Comprendre l'impact de l'IA dans l'éducation ; Interpréter les bibliothèques logicielles d'IA open-source telles que H2O, ImageAI, OpenAI Gym, Keras, TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn ; Démontrer les techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets de voiture à l'aide de YOLO ; Enquêter sur la technologie de reconnaissance vocale basée sur l'IA dans le secteur des soins de santé pour la prédiction de la langue dans le texte ; Expliquer les politiques et les stratégies liées à l'adoption et à la mise en œuvre de l'IA
Inclus
19 vidéos1 devoir
Instructeur
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Stanford University
Johns Hopkins University
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