L&T EduTech
Spezialisierung Intelligente digitale Fabriken
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Spezialisierung Intelligente digitale Fabriken

Controller, IoT, KI in der Fabrikumgebung. Die Lernenden erwerben die Fähigkeit, Steuerungen, IoT-Systeme und KI-Lösungen in der Fabrikumgebung zu konfigurieren und zu entwickeln

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Befassen Sie sich eingehend mit einem Thema
4.8

(17 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

2 months to complete
unter 10 Stunden pro Woche
Flexibler Zeitplan
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

  • Sie können IoT-Sensoren, -Steuerungen und -Gateways auswählen, falls vorhanden

  • In der Lage sein, IoT-Geräte zu konfigurieren und zu programmieren

  • Kann das passende AI-Modell auswählen

  • Kann das KI-Modell einsetzen und Analysen durchführen

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: Automatisierung
  • Kategorie: Eingebettete Systeme
  • Kategorie: Künstliche Intelligenz
  • Kategorie: Eingebettete Software
  • Kategorie: Maschinelles Lernen
  • Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
  • Kategorie: Unüberwachtes Lernen
  • Kategorie: Peripheriegeräte
  • Kategorie: Elektrisches Umspannwerk
  • Kategorie: Python-Programmierung
  • Kategorie: Daten-Integration
  • Kategorie: Künstliche neuronale Netze

Wichtige Details

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Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

 Logos von Petrobras, TATA, Danone, Capgemini, P&G und L'Oreal

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse.

  • Erlernen Sie gefragte Kompetenzen von Universitäten und Branchenexperten.
  • Erlernen Sie ein Thema oder ein Tool mit echten Projekten.
  • Entwickeln Sie ein fundiertes Verständnisse der Kernkonzepte.
  • Erwerben Sie ein Karrierezertifikat von L&T EduTech.

Spezialisierung - 4 Kursreihen

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Eingebettete Systeme
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Mikroarchitektur
Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Peripheriegeräte
Kategorie: Prototyping
Kategorie: System Programmierung
Kategorie: Hardware-Architektur
Kategorie: Eingebettete Software

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Netzwerk-Protokolle
Kategorie: Sicherheit von Informationssystemen
Kategorie: Daten Architektur
Kategorie: Digitale Transformation
Kategorie: Cloud Computing
Kategorie: Automatisierung
Kategorie: Daten in Echtzeit
Kategorie: Datensicherheit
Kategorie: Eingebettete Software
Kategorie: Drahtlose Netzwerke
Kategorie: Daten-Integration
Kategorie: Infrastruktur Architektur

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Internet der Dinge
Kategorie: Unüberwachtes Lernen
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Reinforcement Learning
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Python-Programmierung
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Bildanalyse
Kategorie: Überwachtes Lernen
Kategorie: Cloud Computing

Was Sie lernen werden

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Angewandtes maschinelles Lernen
Kategorie: Deep Learning
Kategorie: Maschinelles Lernen
Kategorie: Künstliche Intelligenz
Kategorie: Algorithmen für maschinelles Lernen
Kategorie: Verarbeitung natürlicher Sprache
Kategorie: Künstliche neuronale Netze
Kategorie: Tensorflow
Kategorie: Open Source Technologie
Kategorie: Maschinenwesen
Kategorie: Elektrisches Umspannwerk
Kategorie: Elektrischer Strom
Kategorie: Software und Technologie für das Bildungswesen
Kategorie: Technik
Kategorie: Bauingenieurwesen
Kategorie: Prädiktive Modellierung
Kategorie: Computervision
Kategorie: Elektroingenieurwesen
Kategorie: Keras (Bibliothek für Neuronale Netze)
Kategorie: Bildanalyse

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Warum entscheiden sich Menschen für Coursera für ihre Karriere?

Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
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Chaitanya A.
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