Der Kurs begibt sich auf eine transformative Lernreise und erforscht die M枚glichkeiten der K眉nstlichen Intelligenz in verschiedenen Bereichen wie der Elektrotechnik, dem Maschinenbau, dem Bauwesen und allgemeinen Anwendungen. Dieser Kurs vertieft die Kenntnisse 眉ber KI in der Praxis, indem er die Br眉cke zwischen Theorie und praktischen Anwendungen schl盲gt. Au脽erdem vermittelt er praktische Erfahrungen bei der Anwendung von KI-Algorithmen in potenziellen Anwendungen. Die Beispiele 蹿眉谤 KI im Gesundheitswesen, die in diesem Kurs vorgestellt werden, vermitteln den Lernenden eine ganzheitliche Perspektive auf reale L枚sungen. In diesem Kurs werden die wichtigsten KI-Prinzipien vorgestellt, die 蹿眉谤 anspruchsvolle Echtzeitanwendungen der Elektrotechnik wie Last-Vorhersagen und Fehlerdiagnosen in Umspannwerken erforderlich sind. Der Kurs deckt auch die Anwendung von KI im Maschinenbau ab, einschlie脽lich 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 Stra脽enverkehrs kennen. Tauchen Sie ein in die Zukunft der KI mit dem Schwerpunkt Maschinelles Lernen und Deep Learning und gewinnen Sie Einblicke, die es Ihnen erm枚glichen, KI-basierte L枚sungen 蹿眉谤 reale Herausforderungen zu erkennen und anzuwenden. Erforschen Sie praktische 脺bungen mit Softwareunterst眉tzung und gewinnen Sie ein umfassendes Verst盲ndnis von KI-Metriken. Verbessern Sie Ihre F盲higkeiten und erweitern Sie Ihren Horizont mit der Kraft der KI.
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Industrielle Anwendungen von AI
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung 蹿眉谤 Intelligente digitale Fabriken
Dozent: Subject Matter Expert
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Empfohlene Erfahrung
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Bildanalyse
- Kategorie: Deep Learning
- Kategorie: K眉nstliche Intelligenz
- Kategorie: Tensorflow
- Kategorie: Technische Software
- Kategorie: Automatisierung
- Kategorie: Computervision
- Kategorie: 脰l und Gas
- Kategorie: Pr盲diktive Modellierung
- Kategorie: Datenverarbeitung
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Algorithmen 蹿眉谤 maschinelles Lernen
- Kategorie: Bauingenieurwesen
- Kategorie: Elektroingenieurwesen
- Kategorie: Maschinenwesen
- Kategorie: Computertechnik
- Kategorie: K眉nstliche neuronale Netze
- Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Wichtige Details
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5 Aufgaben
Erfahren Sie, wie Mitarbeiter f眉hrender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.
Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse
- Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
- Gewinnen Sie ein Grundverst盲ndnis bestimmter Themen oder Tools
- Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
- Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage
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 Fahrzeugunterst眉tzung, Diagnose von Betrugssystemen und Shopfloor-Management, neuronale Netze 蹿眉谤 die Analyse der Grundwasserqualit盲t, diabetische Retinopathie, Bildklassifizierung im IoT, Erkennung von Waldbr盲nden und Fallstudien zu ferngesteuerten Flugzeugen anzuwenden
Das ist alles enthalten
20 Videos2 Lekt眉ren1 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 脰l- und Gasindustrie zu verstehen; seismische Datenverarbeitungstechniken zu interpretieren, wobei der Schwerpunkt auf der Abgrenzung von Salzk枚rpern unter Verwendung von CNN liegt; den Prozess der Geomodellierung auf der Grundlage des Gau脽'schen Regressionsalgorithmus zu demonstrieren; KI-Anwendungen im vorgelagerten Sektor der 脰l- und Gasindustrie zu untersuchen; die serviceorientierte Architektur (SOA) von Big Data 蹿眉谤 die 脰l- 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 蹿眉谤 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, Stra脽enverkehrsvorhersage, Schiffsbau und Wellenh枚henvorhersage 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 蹿眉谤 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 蹿眉谤 die Vorhersage von Herzkrankheiten zu untersuchen; Richtlinien und Strategien im Zusammenhang mit der Einf眉hrung und Umsetzung von KI zu erl盲utern
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19 Videos1 Aufgabe
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Gepr眉ft am 29. Sep. 2024
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