如今，随着工业自动化的快速发展，每个组织的数字化转型模式都在发生变化。由于自动化会直接影响商业回报，因此，无论是设计、制造、装配还是物流部门，每个组织都在真诚地向数字产业转型。本课程的主要目标是让学员掌握此类数字工业中数据收集的先进技术流程。因此，"应用工业物联网 "综合课程深入探讨了从工业革命阶段到工业物联网 (IIoT) 的变革景观的工业化演变过程。课程首先回顾了工业演变的历史，理解了 IIoT 的核心概念，并通过大坝水位监测和 STP 监测等实际案例剖析了物联网的驱动力、优势和挑战。接下来，课程将深入探讨太阳能发电厂管理、铁路公共设施监控以及 IIoT 架构组件的详细分解。学习者还可参与警报器监控和乳制品加工的实践体验。课程让学员了解传感器的基本原理、类型和选择标准。课程还探讨了在制药、电力配送和能源测量方面的应用。关于机器状态的实际演示突出了现实世界的相关性，探索了 Edge Computing 的复杂性、Gateway 类型和配置。通过包装、瓶子制造以及脉冲计数和视频分析演示，获得实用见解。掌握物联网连接、无线协议，并通过轮式装载机见证 IIoT 示例。课程中的实际应用包括汽车零部件铸造、柴油发电机监控、航空航天零部件制造和散装牛奶冷却器监控。最后，课程以 IIoT 安全问题和物联网互联工作场所解决方案案例研究结束。

随着工业领域的 Data Transformation 模式转变，云存储中存在大量有关企业人员、材料和机器的数字数据。这些数据产生了大量信息，可用于流程规划、预测故障和业务优化。本课程旨在让学员掌握人工智能理论的各种战略原则，这有助于从可用数据池中提取此类信息。随着编程功能的发展，AI 在各个领域的应用范围也在不断扩大。课程介绍了融合在 Modulation 中的适当编程技巧，学习者可以通过做大量练习题来学习。人工智能的长期愿景、边缘 Operator 以及实施边缘人工智能所需的原则都将在课程中讲解。学员可以区分并能够针对实际问题对基于云和边缘的 Operator 进行适当的细分。不同的练习题与相关的软件和硬件架构支持边缘人工智能的学习，并提供适当的衡量标准。总体而言，学习者将在理解和应用 AI 算法、处理边缘算法和实施边缘 AI 解决方案 Sampling 的过程中获得令人兴奋的体验。此外，还将向学员介绍市场上的边缘人工智能产品，使学员能够将自己的人工智能技能与即将到来的职业选择相匹配。

本课程将开启一次 Transformer 学习之旅，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，将学员对人工智能的见解提升到现实世界的实践中。它还提供了将人工智能算法应用到潜在应用中的实践经验。课程中提供的人工智能在医疗保健领域的应用实例，将从端到端的角度启迪学员了解现实世界的解决方案。本课程旨在介绍具有挑战性的电气工程实时应用（如变电站中的 Load 预测和故障诊断）所需的关键 AI 原理。课程还涵盖人工智能在机械工程中的应用，包括地震数据处理、地质建模和水库工程。土木工程学习者将了解 AI 在建筑工地云数据收集中的作用及其在运输工程和道路交通预测中的应用。以机器学习和 Deep Learning 操作为重点，沉浸在人工智能的未来中，获得使您能够区分和应用基于人工智能的解决方案来应对现实世界挑战的洞察力。在软件支持下探索实践练习，全面了解 AI 指标。借助 AI 的力量提升技能，开阔视野。