AI for Energy and Biomedical Applications

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AI for Energy and Biomedical Applications

Ce cours fait partie de Spécialisation "AI for Mechanical Engineers"

Instructeur : Wei Lu

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Ce que vous apprendrez

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

Compétences que vous acquerrez

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

Outils que vous découvrirez

Catégorie : Generative AI

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Il y a 3 modules dans ce cours

"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.

Inclus

2 vidéos5 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 32 minutes

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

5 lecturesTotal 50 minutes

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

1 devoirTotal 30 minutes

Module 1 Assignment30 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

Random Forest- Programming Exercise60 minutes

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.

Inclus

2 vidéos2 lectures1 devoir1 laboratoire non noté

2 vidéosTotal 28 minutes

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

2 lecturesTotal 20 minutes

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

1 devoirTotal 30 minutes

Module 2 Assignment30 minutes

1 laboratoire non notéTotal 60 minutes

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

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.

Inclus

2 vidéos4 lectures1 devoir

2 vidéosTotal 29 minutes

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

4 lecturesTotal 40 minutes

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

1 devoirTotal 30 minutes

Module 3 Assignment30 minutes

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Instructeur

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Révisé le 23 oct. 2025

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