A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Appliquer l'algorithme ML dans divers aspects de l'ingénierie électrique, tels que la prédiction de la charge et l'extraction de caractéristiques dans les sous-stations ; Analyser les tâches basées sur le Réseau neuronal convolutif (CNN) liées à l'analyse des sous-stations, à la gestion de l'infrastructure et au diagnostic des images de défauts infrarouges

A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Comprendre l'impact de la ML dans l'industrie du pétrole et du gaz ; Interpréter les techniques de traitement des données sismiques, en mettant l'accent sur la délimitation des corps salins à l'aide de CNN ; Démontrer le processus de géomodélisation basé sur l'algorithme de régression du processus gaussien ; Examiner les applications IA dans le secteur amont de l'industrie du pétrole et du gaz ; Inférer l'architecture orientée services (AOS) du big data pour l'industrie du pétrole et du gaz

À la fin de ce module, les apprenants seront en mesure de : Comprendre un cadre générique de modélisation ML pour les applications de génie civil ; Appliquer les techniques d'apprentissage profond dans les chantiers de construction, en mettant l'accent sur la prédiction de la résistance du ciment recyclé ; Analyser les divers domaines d'application ML tels que l'ingénierie des transports, la prédiction du trafic routier, l'architecture navale et la prévision de la hauteur des vagues, en utilisant des algorithmes d'apprentissage profond tels que ANN, CNN et YOLO

A la fin de ce module, les apprenants seront capables de : Comprendre l'impact de l'IA dans l'éducation ; Interpréter les bibliothèques logicielles d'IA open-source telles que H2O, ImageAI, OpenAI Gym, Keras, TensorFlow, PyTorch et Scikit-learn ; Démontrer les techniques de vision par ordinateur pour la détection d'objets de voiture à l'aide de YOLO ; Enquêter sur la technologie de reconnaissance vocale basée sur l'IA dans le secteur des soins de santé pour la prédiction de la langue dans le texte ; Expliquer les politiques et les stratégies liées à l'adoption et à la mise en œuvre de l'IA