AI, ML and IIoT in Manufacturing

kurs ist nicht verfügbar in Deutsch (Deutschland)

Wir übersetzen es in weitere Sprachen.

AI, ML and IIoT in Manufacturing

Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung „New Age Technologies in Manufacturing“

Dozent: Subject Matter Expert

Bei Mehr erfahren enthalten

Fragen Sie Coursera

2 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

2 Module

Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

7 Stunden zu vervollständigen

Flexibler Zeitplan

In Ihrem eigenen Lerntempo lernen

Was Sie lernen werden

Understand IIoT architectures, sensor gateways, and edge computing in smart manufacturing.
Apply AI, ML, and deep learning techniques to enhance robotic automation.
Build intelligent, connected manufacturing solutions to improve efficiency and productivity.

Kompetenzen, die Sie erwerben

Kategorie: Communication Systems
Kategorie: Real Time Data
Kategorie: Wireless Networks
Kategorie: Systems Architecture
Kategorie: Reinforcement Learning

Wichtige Details

Zertifikat zur Vorlage

Zu Ihrem LinkedIn-Profil hinzufügen

Kürzlich aktualisiert!

Juli 2026

Bewertungen

2 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

Weitere Informationen zu Coursera für Unternehmen

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

Erweitern Sie Ihre Fachkenntnisse

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung Spezialisierung „New Age Technologies in Manufacturing“

Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für diese Spezialisierung angemeldet.

Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
Erwerben Sie ein Berufszertifikat zur Vorlage

In diesem Kurs gibt es 2 Module

Explore the technologies driving smart factories with AI, ML and IIoT in Manufacturing. This course provides a practical introduction to the Industrial Internet of Things (IIoT), Artificial Intelligence (AI), Machine Learning (ML), and their applications in robotic manufacturing. Learners will examine IIoT architecture, edge computing, sensor gateways, and the integration of connected systems with industrial robotics. The course also covers AI principles, Edge AI, Cloud AI, and the deployment of deep learning techniques to enhance robotic decision-making and performance. Through expert-led lessons and industry-focused examples, you will gain the knowledge needed to develop intelligent, connected, and efficient manufacturing systems.

Learning Objectives By the end of this course, you will be able to: Explain key IIoT concepts, categories, and architecture layers used in smart manufacturing. Describe the role of IIoT, sensor gateways, and edge computing in robotic systems. Understand the fundamentals of AI and ML and their industrial applications. Differentiate between Edge AI and Cloud AI deployment models. Analyze how deep learning enhances robotic automation and decision-making. Apply AI, ML, and IIoT concepts to improve manufacturing efficiency and productivity. Target Learners This course is designed for: Engineering students in Mechanical, Electronics, Electrical, Mechatronics, Robotics, and Manufacturing disciplines. Professionals seeking to upskill in Industry 4.0 and smart manufacturing technologies. Automation, robotics, and IoT practitioners interested in AI-enabled industrial systems. Learners aspiring to build careers in intelligent manufacturing, digital transformation, and industrial automation.

This module, IIoT in Robotic Manufacturing introduces the role of the Industrial Internet of Things (IIoT) in creating intelligent, connected, and data-driven manufacturing systems. The module covers IoT categories, IIoT architecture, and the functions of sensing, communication, data processing, and application layers. It explores computing infrastructures such as on-premise servers, cloud platforms, and edge computing for real-time decision-making. Learners study IIoT gateways, their role in data aggregation and protocol translation, and communication technologies including WAN and short-range wireless protocols. The module also introduces IoT-based video analytics for quality control and presents industrial case studies in packaging, bottle manufacturing, aluminium extrusion, fastener production, excavator monitoring, metal stamping, and air compressor monitoring. Overall, it provides the foundational knowledge required to understand and implement connected robotic systems in smart manufacturing environments.

Das ist alles enthalten

27 Videos1 Aufgabe

27 VideosInsgesamt 164 Minuten

About the Specialization3 Minuten
About the Course3 Minuten
Categories of IOT7 Minuten
Functions of IIoT Architecture Layer - Part 16 Minuten
Functions of IIoT Architecture Layer - Part 26 Minuten
Layers of IIoT Architecture9 Minuten
Introduction to On-Premise Servers and Cloud 6 Minuten
Edge Computing: Part 17 Minuten
Edge Computing: Part 25 Minuten
Edge Computing: Part 37 Minuten
Edge Computing: Part 46 Minuten
Gateway Overview6 Minuten
Types of Gateway6 Minuten
Selecting a Gateway3 Minuten
IoT Video Analytics and Quality Control at the Edge6 Minuten
Wireless Long Range (WAN) Protocols8 Minuten
Wireless Short-Range Protocols - Part 16 Minuten
Wireless Short Range Protocols - Part 27 Minuten
Packaging Industry5 Minuten
Bottle Manufacturing 3 Minuten
Aluminium Extrussions 4 Minuten
Fasteners-Production Monitoring - Part 15 Minuten
Fasteners-Production Monitoring - Part 29 Minuten
Bucket Wheel Excavator Monitoring 7 Minuten
Metal Stampings 10 Minuten
Air Compressor Monitoring - Introduction11 Minuten
Air Compressor Monitoring - IIoT Application3 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Assessment on IIoT in Robotic Manufacturing30 Minuten

This Module AI & ML in Robotic Manufacturing introduces the application of Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) in creating intelligent, adaptive, and data-driven manufacturing systems. The module covers AI and ML fundamentals, supervised and unsupervised learning, model training, and evaluation, along with industrial applications such as predictive maintenance, defect detection, process optimization, and robotic control. Learners explore Edge AI, Cloud AI, and Python programming, including TensorFlow, Scikit-learn, and MicroPython for embedded AI applications. Advanced topics include deep learning, big data, self-driving car case studies, collaborative robots (cobots), and Deep Q-Learning for pick-and-place robots. Overall, the module provides the knowledge and practical skills needed to develop intelligent robotic systems for smart and autonomous manufacturing environments.

Das ist alles enthalten

25 Videos1 Aufgabe1 Plug-in

25 VideosInsgesamt 169 Minuten

Artificial Intelligence Principles and Products - Part 18 Minuten
Artificial Intelligence Principles and Products - Part 28 Minuten
Machine Learning Fundamentals and Principles - Part 18 Minuten
Machine Learning Fundamentals and Principles - Part 24 Minuten
Applications of ML in Manufacturing and Production Industries - Part 17 Minuten
Applications of ML in Manufacturing and Production Industries - Part 24 Minuten
Edge AI and Cloud AI - Part 18 Minuten
Edge AI and Cloud AI - Part 25 Minuten
Case Study on Edge AI Practices in Industrial Applications - Part 18 Minuten
Case Study on Edge AI Practices in Industrial Applications - Part 29 Minuten
Introduction to Python8 Minuten
Python Internals8 Minuten
Programming Essentials in Python - Part I7 Minuten
Programming Essentials in Python - Part 2A6 Minuten
Programming Essentials in Python - Part 2B8 Minuten
Demo Programms in Python - Beginners Perspective 5 Minuten
Machine Learning Libraries and Functions in Python - Part 19 Minuten
Machine Learning Libraries and Functions in Python - Part 25 Minuten
Working with Micropython—An Overview - Part 16 Minuten
Working with Micropython—An Overview - Part 26 Minuten
Future of COBOT- An application of ML in OIL and Gas Industry8 Minuten
Big Data in the Context of Machine Learning - Part 15 Minuten
Big Data in the Context of Machine Learning - Part 25 Minuten
Deployment of Deep Q- Learning in Pick and Place Cobot-An Industrial Application of ML - Part 16 Minuten
Deployment of Deep Q- Learning in Pick and Place Cobot-An Industrial Application of ML - Part 27 Minuten

1 AufgabeInsgesamt 30 Minuten

Assessment on AI & ML in Robotic Manufacturing30 Minuten

1 Plug-inInsgesamt 15 Minuten

Python in Deep Learning for Self-Driving Cars- A Case Study appraoch15 Minuten

Erwerben Sie ein Karrierezertifikat.

Fügen Sie dieses Zeugnis Ihrem LinkedIn-Profil, Lebenslauf oder CV hinzu. Teilen Sie sie in Social Media und in Ihrer Leistungsbeurteilung.

Dozent

Subject Matter Expert

L&T EduTech

139 Kurse243.044 Lernende

von

L&T EduTech

Mehr von Mechanical Engineering entdecken

Status: Kostenloser Testzeitraum
University of Michigan
Industrial Internet of Things (IIoT)
Kurs
Status: Kostenloser Testzeitraum
Board Infinity
Key Industry 4.0 Technologies in Manufacturing - 2
Kurs
Status: Kostenloser Testzeitraum
L&T EduTech
Applied Industrial Internet of Things
Kurs
Status: Kostenloser Testzeitraum
L&T EduTech
Digital Manufacturing: Introduction and Smart Design
Kurs

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.“

Schalten Sie den Zugang zu mehr als 10.000 Kursen mit einem Abonnement frei
Bringen Sie Ihre Karriere mit einem Online-Abschluss voran.
Erwerben Sie einen Abschluss von erstklassigen Universitäten – 100 % online
Schließen Sie sich den über 4.700 globalen Unternehmen an, die Coursera for Business wählen

Häufig gestellte Fragen

To access course materials, assignments, and earn a Certificate, you'll need to purchase the Certificate experience when you enroll in a course. Eligible learners may also have the option to start with a Free Trial. Some courses may also offer a Full Course, No Certificate option. This lets you access course materials, submit required assessments, and receive a final grade, but you won't be able to earn or purchase a Certificate.

When you enroll in the course, you get access to all of the courses in the Specialization, and you earn a certificate when you complete the work. Your electronic Certificate will be added to your Accomplishments page - from there, you can print your Certificate or add it to your LinkedIn profile.

Yes. In select learning programs, you can apply for financial aid or a scholarship if you can’t afford the enrollment fee. If fin aid or scholarship is available for your learning program selection, you’ll find a link to apply on the description page.