AI for Energy and Biomedical Applications

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AI for Energy and Biomedical Applications

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI for Mechanical Engineers"

Instructeur : Wei Lu

3 424 déjà inscrits

Inclus avec

3 modules

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35 avis

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

7 heures à compléter

Planning flexible

Apprenez à votre propre rythme

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Ce que vous apprendrez

Gain proficiency with AI techniques for energy optimization
Develop an understanding of AI applications in biomedical sciences
Experiment with AI approaches to address energy and biomedical problems

Compétences que vous acquerrez

Catégorie : Anomaly Detection
Catégorie : Precision Medicine
Catégorie : Biomedical Engineering
Catégorie : Sustainable Technologies
Catégorie : Pharmacology
Catégorie : Electric Power Systems
Catégorie : Bioinformatics
Catégorie : Artificial Intelligence
Catégorie : Molecular Biology
Catégorie : Medical Imaging
Catégorie : Deep Learning
Catégorie : Energy and Utilities
Catégorie : Predictive Modeling
Catégorie : Applied Machine Learning

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI

Détails à connaître

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3 devoirs

Enseigné en Anglais

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Il y a 3 modules dans ce cours

"AI for Energy and Biomedical Applications” explores the groundbreaking applications of AI technologies revolutionizing energy systems and advancing healthcare solutions. In the energy sector, AI is reshaping how we generate, distribute, and manage energy resources. From optimizing renewable energy production to enhancing energy efficiency and grid management, AI offers unprecedented opportunities for sustainability and resilience. Through this course, you will explore AI-driven techniques such as predictive maintenance, demand forecasting, and energy storage optimization, empowering you to drive innovation and address pressing energy challenges. In the realm of biomedical applications, AI is driving breakthroughs in disease diagnosis, drug discovery, and personalized medicine. You’ll delve into AI-driven approaches to medical image analysis, genomic data interpretation, and predictive modeling of disease progression. You’ll also gain insights into how AI is revolutionizing healthcare delivery, enabling early detection of diseases, and facilitating precision medicine tailored to individual patients.

In module 1 we will review challenges that we may face energy optimization. Then, we will explain different AI-driven energy optimization techniques including demand forecasting, load management, and renewable energy integration. Finally, we will examine AI-driven optimization strategies for energy storage systems.

Inclus

2 vidéos5 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 32 minutes

AI for Energy Generation and Distribution 15 minutes
AI for Energy Storage and Consumption 18 minutes

5 lectures Total 50 minutes

Course Syllabus 10 minutes
Help Us Learn About You! 10 minutes
Introduction to Jupyter Labs on Coursera 10 minutes
Random Forest 10 minutes
Random Forest Implementation 10 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 1 Assignment 30 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Random Forest- Programming Exercise 60 minutes

In module 2, we explain predictive maintenance principles and continue to review AI driven predictive maintenance techniques including machine learning, deep learning, and anomaly detection algorithms. We explain how predictive maintenance models can be trained and optimized. Finally, we discuss strategies for integrating AI-driven predictive maintenance models into existing energy infrastructure systems.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

2 vidéos Total 28 minutes

AI for Predictive Maintenance in Power Generation & Grid Systems 13 minutes
AI-powered Predictive Maintenance for Renewable Energy & Storage Systems 15 minutes

2 lectures Total 20 minutes

Handling Abnormal Data in Energy Applications 10 minutes
Autoencoder-Decoder Models for Abnormal Data in Energy Systems Implementation 10 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 2 Assignment 30 minutes

1 laboratoire non noté Total 60 minutes

Auto Encoder-Decoder Models for Abnormal Data in Energy Systems- Programming Exercise 60 minutes

In module 3, we review how AI techniques are used to analyze medical images and to interpret genomic data. We will discuss how AI has impacted drug discovery and other biomedical applications.

Inclus

2 vidéos4 lectures1 devoir

2 vidéos Total 29 minutes

AI in Medical Image and Genomic Data Interpretation 15 minutes
AI-Driven Drug Discovery and Genomic Insights for Personalized Medicine 14 minutes

4 lectures Total 40 minutes

Applications of Convolutional Neural Networks in Biomedical Fields 10 minutes
End of Course Survey 10 minutes
References 10 minutes
Continue your AI education with the AI Collection from Michigan Online 10 minutes

1 devoir Total 30 minutes

Module 3 Assignment 30 minutes

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Instructeur

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Wei Lu

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Révisé le 23 oct. 2025

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