Изучение средств управления, Интернета вещей и искусственного интеллекта в производственной среде. Участники приобретают навыки определения и разработки систем управления, решений IoT и AI в производственной среде.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Конечно! Вот маркированный список в формате HTML навыков, которые учащийся приобретет на курсе:
- Circuit Design Skill
- Circuit Simulation Tools
- Programming
- Embedded C
- Python
- PCB Design Skills
- PCB Design Software
- Software Integration Skills
- Libraries and Functions for Application
Эта структура организует навыки в виде четкого и читаемого списка.
Для развития инженерных навыков, необходимых для цифровых фабрик, специализация, предлагаемая на интеллектуальных цифровых фабриках, дает заинтересованным лицам прочную основу в области микроконтроллеров, которая включает в себя:
Учащиеся получают возможность изучить:
С примерами из отрасли и стратегиями интеграции с:
Собранные и обработанные данные передаются и хранятся в облаке, что способствует развитию бизнес-аналитики. Эта часть компонента Интернета вещей представлена вместе с различными решениями Интернета вещей в отрасли, такими как:
Затем еще один компонент стажировки способствует развитию навыков работы с алгоритмами ИИ:
Наряду со стратегиями периферийных вычислений, такими как:
которые включают в себя:
Наконец, специализация знакомит учащихся с применением искусственного интеллекта для решения реальных инженерных задач в таких областях, как:
нравиться:
Учащиеся будут развивать способности к оцифровке посредством:
В целом, эта специализация поддерживает обучение междисциплинарных инженеров и предоставляет им новые технологические навыки, чтобы они могли играть разные роли на цифровых фабриках Индустрии 5.0 в будущем.
Сегодня в каждой организации происходит сдвиг парадигмы в сторону цифровой трансформации в соответствии с быстрым ростом промышленной автоматизации. Поскольку автоматизация напрямую влияет на рентабельность инвестиций, любая организация, будь то проектирование, производство, сборка или логистика, успешно трансформируется в цифровые отрасли. Одним из ключевых элементов этой трансформации является создание быстрых, компактных и многофункциональных микроконтроллеров. Среднегодовой темп роста мирового рынка микроконтроллеров в 2021–2023 годах составит 7,6%.
Это создает большие возможности трудоустройства для инженерного сообщества в ближайшее десятилетие в области цифровой трансформации. Основная цель этого курса — подготовить учащихся к этой области техники. Поэтому курс «Микроконтроллеры и промышленные приложения» был разработан с четким видением и подробным описанием основ микроконтроллеров, методологий проектирования микроконтроллеров, а также практического обучения работе с интегрированными платами для конкретных приложений и промышленными приложениями реального времени. Курс включает в себя полные демонстрации через цифровую платформу с примерами из реальности, что обеспечивает полное вовлечение учащихся. Курс также предоставляет практические знания и опыт работы с интегрированными платами разработки и инструментами интегрированной среды разработки (IDE). Учащиеся будут ориентироваться на многофункциональные макетные платы, которые предпочитают использовать в промышленных целях. Методика преподавания курса позволяет учащимся получить хорошее представление о демонстрациях и стимулировать их творческие способности. Дискурс курса побуждает учащегося разрабатывать творческие интегрированные решения для реальных приложений.
Сегодня в каждой организации происходит сдвиг парадигмы в сторону цифровой трансформации в соответствии с быстрым ростом промышленной автоматизации. Поскольку автоматизация напрямую влияет на рентабельность инвестиций, любая организация, будь то проектирование, производство, сборка или логистика, успешно трансформируется в цифровые отрасли. Основная цель этого курса — подготовить учащихся к передовому техническому процессу сбора данных в цифровых отраслях. Комплексный курс «Промышленный Интернет вещей» обеспечивает углубленное изучение развития отрасли, от этапов промышленной революции до меняющегося ландшафта IIoT.
Курс начинается с исторического обзора развития отрасли, понимания принципов IIoT и анализа факторов, преимуществ и проблем IoT на примерах из реальной жизни, таких как мониторинг уровня воды на плотинах и мониторинг STP. После этого курс углубляется в управление солнечными электростанциями, услуги мониторинга в поездах и детализацию компонентов архитектуры IIoT. Участие учащихся включает практический опыт мониторинга сообщений и переработки молочных продуктов. Курс дает слушателям понимание основ датчиков, их типов и критериев выбора. В рамках курса также рассматриваются применения в фармацевтике, распределении электроэнергии и измерении энергии. Практические демонстрации машинного режима подчеркивают реальную актуальность и углубляются в технологические обновления, типы шлюзов и конфигурации. Практические знания можно получить посредством упаковки продукции, производства бутылок и демонстрации подсчета пульса и видеоанализа. Изучите соединения Интернета вещей, беспроводные протоколы и следуйте примеру IIoT с колесным погрузчиком. Реальные применения в курсе включают литье автомобильных компонентов, мониторинг дизельных генераторов, производство деталей самолетов и мониторинг охлаждения молока в больших объемах. В конце курса обсуждаются проблемы безопасности IIoT и примеры решений подключенной работы.
С изменением парадигмы цифровой трансформации в отраслях в облачных хранилищах хранится большое количество цифровых данных, касающихся людей, материалов и машин организации. Эти данные содержат много информации, которую можно использовать для планирования процессов, прогнозирования неисправностей и оптимизации бизнеса. Этот курс предназначен для того, чтобы предоставить учащимся различные стратегические принципы теории искусственного интеллекта, которые помогают извлекать эту информацию из существующих данных. Влияние ИИ во всех областях растет вместе с программированием.
Курс знакомит с соответствующими навыками программирования в рамках модулей, и учащиеся смогут учиться, решая множество задач. В курсе описывается долгосрочная концепция ИИ с Edge Operations, а также принципы, необходимые для реализации Edge AI. Учащиеся смогут различать и защищать облачные и периферийные операции в соответствии с реальными проблемами. Различные практические проблемы с соответствующей архитектурой программного и аппаратного обеспечения поддерживают обучение Edge AI с помощью соответствующих показателей. В целом учащиеся пройдут захватывающий путь понимания и применения алгоритмов искусственного интеллекта, обработки алгоритмов для Edge и внедрения примеров решений Edge AI. Доступные на рынке продукты Edge AI знакомятся учащимся, предоставляя им возможность связать свои навыки искусственного интеллекта с соответствующими вариантами карьеры.
Курс начинается с преобразующего учебного процесса, в ходе которого исследуются возможности искусственного интеллекта в таких разнообразных областях, как электрическое, механическое, гражданское и общее применение. Этот курс привносит знания учащихся об искусственном интеллекте в практические приложения, устраняя разрыв между теорией и практическим применением. Курс также предоставляет практический опыт применения алгоритмов искусственного интеллекта в потенциальных приложениях.
Примеры из области здравоохранения, приведенные в курсе, познакомят учащихся с окончательной точкой зрения на решения в реальном мире. Этот курс предназначен для ознакомления с ключевыми принципами искусственного интеллекта, необходимыми для электротехнических приложений в режиме реального времени, таких как прогнозирование нагрузки и диагностика неисправностей подстанций. Курс также посвящен применению искусственного интеллекта в машиностроении, включая обработку сейсмических данных, геологическую визуализацию и разработку месторождений. Студенты, изучающие гражданское строительство, узнают о роли искусственного интеллекта в сборе данных из облака на строительных площадках и его применении в транспортном машиностроении и прогнозировании дорожного движения.
Присоединяйтесь к будущему искусственного интеллекта, уделяя особое внимание операциям машинного и глубокого обучения, чтобы получить информацию, которая позволит вам находить и применять решения искусственного интеллекта для решения реальных задач. Выполните упражнения с поддержкой программного обеспечения, чтобы получить полное представление о показателях ИИ. Укрепляйте свои навыки и расширяйте свой кругозор с помощью ИИ.
