Fabrika ortamında kontroller, nesnelerin interneti ve yapay zeka hakkında bilgi edinmek. Katılımcılar bir üretim ortamında kontrol sistemlerinin, IoT ve AI çözümlerinin tanımlanması ve geliştirilmesi konusunda beceriler kazanırlar.
Suggested by: Coursera (What is Coursera?)
No prior knowledge required
No unnecessary risks
Elbette! Bir öğrencinin kurstan edineceği becerilerin HTML maddeli listesi aşağıda verilmiştir:
- Circuit Design Skill
- Circuit Simulation Tools
- Programming
- Embedded C
- Python
- PCB Design Skills
- PCB Design Software
- Software Integration Skills
- Libraries and Functions for Application
Bu yapı, becerileri açık ve okunabilir bir liste formatında düzenler.
Dijital fabrikalar için gereken mühendislik becerilerini geliştirmek amacıyla akıllı dijital fabrikalarda sunulan uzmanlık, ilgilenenlere mikrokontrolörler konusunda aşağıdakileri içeren güçlü bir temel sağlar:
Öğrenciler aşağıdakileri keşfetme fırsatına sahip olur:
Sektörden örnekler ve entegrasyon stratejileri ile:
Toplanan ve işlenen veriler buluta aktarılıp depolanıyor, böylece iş zekası destekleniyor. IoT bileşeninin bu kısmı sektördeki çeşitli IoT çözümleriyle birlikte sunulmaktadır:
Daha sonra stajın başka bir bileşeni yapay zeka algoritmalarındaki becerileri teşvik eder:
Aşağıdakiler gibi Edge Computing stratejileriyle birlikte:
Bunlar şunları içerir:
Son olarak uzmanlık, öğrencilere aşağıdaki gibi alanlarda gerçek mühendislik problemlerinde yapay zeka uygulamaları konusunda rehberlik eder:
beğenmek:
Öğrenciler aşağıdakileri yaparak dijitalleştirme yeteneklerini geliştireceklerdir:
Genel olarak bu uzmanlık, disiplinler arası mühendislerin öğrenimini desteklemekte ve onlara yeni teknolojik beceriler kazandırarak gelecekte Endüstri 5.0’ın dijital fabrikalarında farklı roller oynayabilmelerini sağlamaktadır.
Günümüzde endüstriyel otomasyonun hızlı büyümesine paralel olarak her organizasyonda dijital dönüşüme doğru bir paradigma değişimi yaşanıyor. Otomasyon yatırım getirisini doğrudan etkilediği için tasarım, üretim, montaj veya lojistik alanındaki her kuruluş başarılı bir şekilde dijital endüstrilere dönüşüyor. Bu dönüşümün temel unsurlarından biri hızlı, kompakt ve çok işlevli mikrodenetleyicilerin değerlendirilmesidir. Küresel mikrodenetleyici pazar tahmini, 2021-2023 döneminde %7,6 Bileşik Büyüme Oranıdır.
Bu, önümüzdeki on yılda dijital dönüşüm alanında mühendislik camiası için büyük bir istihdam fırsatı yaratacaktır. Bu dersin temel amacı öğrencileri bu mühendislik alanına hazırlamaktır. Bu nedenle, “Mikrokontrolörler ve Endüstriyel Uygulamalar” kursu, mikrokontrolörlerin temellerini, mikrokontrolör tasarım metodolojilerini ve uygulamaya özel entegre kartlar ve gerçek zamanlı endüstriyel uygulamalara ilişkin uygulamalı eğitimi detaylandıran net bir vizyon ve yol ile tasarlanmıştır. Kurs, öğrencilerin tam katılımını sağlayan, gerçek hayattan örnekler içeren dijital bir platform aracılığıyla tam gösteriler içerir. Kurs ayrıca entegre geliştirme kartları ve entegre geliştirme ortamı (IDE) araçlarına ilişkin pratik bilgi ve deneyim sağlar. Endüstriyel uygulamalarda tercih edilen çok amaçlı geliştirme panoları ile öğrencilere rehberlik edilecektir. Kurstaki öğretim metodolojisi, öğrencilerin gösteriler hakkında iyi bir fikir edinmelerine ve yaratıcılıklarını teşvik etmelerine olanak tanır. Ders söylemi, öğrenciyi gerçek dünya uygulamaları için yaratıcı entegre çözümler geliştirmeye teşvik eder.
Günümüzde endüstriyel otomasyonun hızlı büyümesine paralel olarak her organizasyonda dijital dönüşüme doğru bir paradigma değişimi yaşanıyor. Otomasyon yatırım getirisini doğrudan etkilediği için tasarım, üretim, montaj veya lojistik alanındaki her kuruluş başarılı bir şekilde dijital endüstrilere dönüşüyor. Bu dersin temel amacı, öğrencileri dijital endüstrilerde veri toplamanın ileri teknik süreçlerine hazırlamaktır. “Endüstriyel Nesnelerin İnterneti” konulu kapsamlı bir kurs, Sanayi Devrimi’nin aşamalarından IIoT’nin değişen ortamına kadar endüstri gelişiminin derinlemesine araştırılmasını sağlar.
Kurs, endüstrinin gelişimine tarihsel bir genel bakışla, IIoT ilkelerinin anlaşılmasıyla ve barajlar için su seviyesi izleme ve STP izleme gibi gerçek dünya örnekleri aracılığıyla IoT’nin faktörlerini, faydalarını ve zorluklarını analiz ederek başlar. Bundan sonra kurs, güneş enerjisi santrallerinin yönetimi, trenlerdeki izleme hizmetleri ve IIoT mimarisi bileşenlerinin detaylandırılması konularını ele alır. Öğrencilerin katılımı, mesaj izleme ve günlük işleme ile ilgili uygulamalı deneyimleri içerir. Kurs, öğrencilerin sensörlerin temellerini, türlerini ve seçim kriterlerini anlamalarını sağlar. Ders ayrıca farmasötik, güç dağıtımı ve enerji ölçümündeki uygulamaları da araştırıyor. Uygulamalı makine modu gösterileri, gerçek dünyayla uygunluğu vurguluyor ve teknolojik güncellemeleri, ağ geçidi türlerini ve yapılandırmalarını derinlemesine inceliyor. Ürün ambalajı, şişe üretimi ve nabız sayımı ve video analizi gösterileri aracılığıyla pratik bilgiler edinilir. IoT bağlantılarını ve kablosuz protokolleri anlayın ve tekerlekli yükleyiciyle IIoT örneğini takip edin. Kurstaki gerçek dünya uygulamaları arasında otomotiv parça dökümü, dizel jeneratör izleme, uçak parçaları üretimi ve toplu süt soğutma izleme yer alıyor. Kursun sonunda IIoT güvenlik sorunu ve bağlantılı iş çözümleri örnekleri tartışılmaktadır.
Endüstrilerdeki dijital dönüşümün paradigma değişimiyle birlikte, bulut depolamada kuruluşun insanları, malzemeleri ve makineleri ile ilgili büyük miktarda dijital veri bulunmaktadır. Bu veriler süreç planlaması, arıza tahmini ve iş optimizasyonu için kullanılabilecek birçok bilgi içerir. Bu ders, öğrencilere yapay zeka teorisinin mevcut verilerden bu bilgilerin çıkarılmasına yardımcı olan çeşitli stratejik ilkelerini sağlamak için tasarlanmıştır. Yapay zekanın her alandaki etkisi programlamayla birlikte artıyor.
Kurs, modüller içindeki uygun programlama becerilerini tanıtır ve öğrenciler birçok problemi uygulayarak öğrenebileceklerdir. Uç Operasyonlarda yapay zekanın uzun vadeli vizyonu, uç yapay zekayı uygulamak için gereken ilkelerle birlikte kursta açıklanmaktadır. Öğrenciler, gerçek dünyadaki sorunlara göre bulut ve uç operasyonları birbirinden ayırt edebilecek ve savunabilecektir. Uygun yazılım ve donanım mimarisine sahip çeşitli uygulama problemleri, uygun ölçümlerle Edge AI öğrenimini destekler. Genel olarak öğrenciler, yapay zeka algoritmalarını anlama ve uygulama, Edge algoritmalarını işleme ve örnek Edge yapay zeka çözümlerini uygulama konusunda heyecan verici bir yolculuk deneyimleyecekler. Piyasada mevcut olan Edge AI ürünleri öğrencilere tanıtılarak onlara AI becerilerini uygun kariyer seçenekleriyle ilişkilendirme olanağı sağlanır.
Kurs, elektrik, mekanik, inşaat ve genel uygulamalar gibi çok çeşitli alanlarda yapay zekanın gücünü araştıran dönüştürücü bir öğrenme yolculuğuyla başlıyor. Bu kurs, teori ve pratik uygulamalar arasındaki boşluğu doldurarak öğrencilerin yapay zekaya ilişkin içgörülerini pratik uygulamalara taşır. Kurs ayrıca yapay zeka algoritmalarının potansiyel uygulamalara uygulanması konusunda uygulamalı deneyim de sağlar.
Derste verilen sağlık alanından örnekler, gerçek dünyadaki çözümlere son bakış açısıyla öğrencilere ışık tutacaktır. Bu kurs, yük tahmini ve trafo merkezi arıza teşhisi gibi gerçek zamanlı elektrik mühendisliği uygulamaları için gerekli olan temel yapay zeka ilkelerini tanıtmak üzere tasarlanmıştır. Kurs ayrıca sismik veri işleme, jeolojik görüntüleme ve rezervuar mühendisliği dahil olmak üzere yapay zekanın makine mühendisliğindeki uygulamalarını da ele alıyor. İnşaat mühendisliği alanındaki öğrenciler, inşaat sahalarında buluttan veri toplamada yapay zekanın rolünü ve bunun ulaştırma mühendisliği ve trafik tahminindeki uygulamalarını öğrenecekler.
Yapay zeka çözümlerini fark etmenize ve gerçek dünyadaki zorluklara uygulamanıza olanak tanıyan içgörüler elde etmek için makine ve derin öğrenme operasyonlarına vurgu yapan yapay zekanın geleceğine katılın. Yapay zeka ölçümlerine ilişkin kapsamlı bir anlayış kazanmak için yazılım desteğiyle alıştırmaları deneyimleyin. Yapay zekanın gücüyle becerilerinizi güçlendirin ve ufkunuzu genişletin.
