AI for Energy and Biomedical Applications

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AI for Energy and Biomedical Applications

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „AI for Mechanical Engineers“

Dozent: Wei Lu

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Stufe Mittel

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Was Sie lernen werden

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

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Biomedical Engineering
Kategorie: Bioinformatics
Kategorie: Electric Power Systems
Kategorie: Medical Imaging
Kategorie: Drug Development
Kategorie: Predictive Modeling
Kategorie: Precision Medicine
Kategorie: Artificial Intelligence
Kategorie: Patient-centered Care
Kategorie: Machine Learning Methods
Kategorie: Machine Learning Algorithms
Kategorie: Anomaly Detection
Kategorie: Image Analysis
Kategorie: Sustainable Technologies
Kategorie: Energy and Utilities
Kategorie: Applied Machine Learning

Werkzeuge, die Sie lernen werden

Kategorie: Generative AI

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Unterrichtet in Englisch

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In diesem Kurs gibt es 3 Module

"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.

Das ist alles enthalten

2 Videos5 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

2 VideosInsgesamt 32 Minuten

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

5 LektürenInsgesamt 50 Minuten

Course Syllabus10 Minuten
Help Us Learn About You!10 Minuten
Introduction to Jupyter Labs on Coursera10 Minuten
Random Forest10 Minuten
Random Forest Implementation10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 1 Assignment30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Random Forest- Programming Exercise60 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

2 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Unbewertetes Labor

2 VideosInsgesamt 28 Minuten

AI for Predictive Maintenance in Power Generation & Grid Systems13 Minuten
AI-powered Predictive Maintenance for Renewable Energy & Storage Systems15 Minuten

2 LektürenInsgesamt 20 Minuten

Handling Abnormal Data in Energy Applications10 Minuten
Autoencoder-Decoder Models for Abnormal Data in Energy Systems Implementation10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 2 Assignment30 Minuten

1 Unbewertetes LaborInsgesamt 60 Minuten

Auto Encoder-Decoder Models for Abnormal Data in Energy Systems- Programming Exercise60 Minuten

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.

Das ist alles enthalten

2 Videos4 Lektüren1 Aufgabe

2 VideosInsgesamt 29 Minuten

AI in Medical Image and Genomic Data Interpretation15 Minuten
AI-Driven Drug Discovery and Genomic Insights for Personalized Medicine14 Minuten

4 LektürenInsgesamt 40 Minuten

Applications of Convolutional Neural Networks in Biomedical Fields10 Minuten
End of Course Survey10 Minuten
References10 Minuten
Continue your AI education with the AI Collection from Michigan Online10 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Module 3 Assignment30 Minuten

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Dozent

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Wei Lu

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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.

Lernender seit 2021

„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“

Chaitanya A.

„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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Geprüft am 23. Okt. 2025

very valuable and important information.

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