了解工厂环境中的控制、物联网和人工智能。参与者获得在生产环境中定义和开发控制系统、IoT 和 AI 解决方案的技能。
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确定！以下是学习者将从课程中获得的技能的 HTML 项目符号列表：
- Circuit Design Skill
- Circuit Simulation Tools
- Programming
- Embedded C
- Python
- PCB Design Skills
- PCB Design Software
- Software Integration Skills
- Libraries and Functions for Application
此结构将技能组织成清晰可读的列表格式。
为了提高数字工厂所需的工程技能，智能数字工厂提供的专业化为那些对微控制器有坚实基础感兴趣的人提供了，其中包括：
学习者有机会探索：
通过行业示例和整合策略：
收集和处理的数据被传输并存储在云中，从而推进商业智能。IoT 组件的这一部分与各种行业 IoT 解决方案一起提供，例如：
然后，专业化的另一个组成部分促进了 AI 算法中的技能：
除了边缘 计算策略，如。
其中包括：
最后，该专业将指导学习者了解 AI 在工程领域实际问题中的应用，例如：
喜欢：
学习者将通过以下方式培养数字化能力：
总体而言，该专业化支持跨学科工程师的学习，并为他们提供新的技术技能，以便他们能够在未来担任工业 5.0 数字工厂中的各种角色。
如今，随着工业自动化的快速增长，每个组织都在向数字化转型转变。由于自动化直接影响投资回报，因此每个组织，无论是在设计、制造、装配还是物流领域，都在成功转型为数字行业。这种转变的关键要素之一是评估快速、紧凑和多功能的微控制器。全球微控制器市场估计 2021 年至 2023 年的复合年增长率为 7.6%。
这为未来十年数字化转型领域的工程界创造了巨大的就业机会。本课程的主要目标是让学习者为该工程领域做好准备。因此，“微控制器和工业应用”课程的设计具有清晰的愿景和轨道，详细介绍了微控制器的基础知识、微控制器设计方法以及应用和工业应用中的实时实践培训。该课程包括通过数字平台进行的完美演示，其中包含真实示例，让学习者充分参与。该课程还提供有关集成开发板和集成开发环境 （IDE） 工具的实践知识和经验。将向学员简要介绍工业应用中首选的多功能开发板。该课程的教学方法使学习者能够很好地了解演示并激发他们的创造力。课程论述鼓励学习者为实际应用开发创造性的集成解决方案。
如今，随着工业自动化的快速增长，每个组织都在向数字化转型转变。由于自动化直接影响投资回报，因此每个组织，无论是在设计、制造、装配还是物流领域，都在成功转型为数字行业。本课程的主要目标是让学习者掌握数字行业数据收集的高级技术流程。“工业物联网”综合课程深入探讨了工业的发展，从工业革命的各个阶段到不断变化的 IIoT 格局。
本课程首先概述了行业发展的历史，了解 IIoT 的原理，并通过真实示例（例如监测大坝水位和监测 STP）分析了物联网的原因、优势和挑战。接下来，该课程深入探讨太阳能站管理、火车上的监控服务，并详细介绍 IIoT 架构组件。学习者的参与包括消息监控和乳制品加工的实践经验。该课程使学习者了解传感器的基础知识、类型和选择标准。该课程还探讨了制药、配电和能源测量领域的应用。机器模式的动手演示强调与现实世界的相关性，并更深入地研究技术更新、门类型和配置。通过产品包装、装瓶以及脉冲计数和视频分析的演示，获得实用的见解。了解 IoT 连接、无线协议，并按照轮式装载机的 IIoT 示例进行操作。该课程的实际应用包括汽车零部件成型、柴油发电机监控、飞行部件制造和散装牛奶冷却监控。在课程结束时，讨论了 IIoT 安全问题和互联工作解决方案的案例。
随着各行各业数字化转型的范式转变，云存储中存在大量与组织的人员、材料和机器相关的数字数据。这些数据包含大量可用于流程规划、故障预测和业务优化的信息。本课程旨在为学习者提供人工智能理论的各种战略原则，这有助于从现有数据中提取这些信息。AI 在各个领域的影响随着编程的增长而增长。
该课程在模块中介绍了适当的编程技能，学习者将能够通过练习许多问题来学习。本课程概述了 AI 与边缘操作的长期愿景以及实施边缘 AI 所需的原则。学习者将能够根据实际问题区分和屏蔽云和边缘中的操作。具有适当软件和硬件架构的各种练习题支持具有适当指标的边缘 AI 学习。总体而言，学习者将体验到理解和应用 AI 算法、处理 Edge 算法以及实施示范性 Edge AI 解决方案的激动人心的旅程。向学习者展示市场上可用的边缘 AI 产品，使他们能够将自己的 AI 技能与合适的职业选择联系起来。
该课程从变革性的学习之旅开始，探索人工智能在电气、机械、土木和一般应用等不同领域的力量。本课程通过弥合理论与实际应用之间的差距，根据实际应用提升学习者对 AI 的见解。该课程还提供将 AI 算法应用于潜在应用的实践经验。
课程中给出的健康领域示例将从实际解决方案的最终角度启发学习者。本课程旨在介绍实时电气工程应用（如负载预测和变电站故障诊断）所需的关键 AI 原理。该课程还涉及人工智能在机械工程中的应用，包括地震数据处理、地质图像和油藏工程。土木工程领域的学生将了解 AI 在建筑工地从云端收集数据中的作用及其在交通工程和交通预测中的应用。
加入 AI 的未来，重点是机器学习和深度学习运营，以获得见解，使您能够识别 AI 解决方案并将其应用于现实世界的挑战。通过软件支持体验实践，以全面了解 AI 指标。利用 AI 的力量增强您的技能并扩大您的视野。
