Visão Geral

O Curso AI in Engineering and Systems Engineering Bootcamp é um programa especializado projetado para equipar profissionais de engenharia com o conhecimento e as habilidades necessárias para aproveitar o poder da inteligência artificial (IA) em aplicações de engenharia e relacionadas a sistemas. Este AI in Engineering and Systems Engineering Bootcamp, cobre a integração de tecnologias de IA em processos de engenharia, otimização, tomada de decisões e design de sistemas.

Objetivo

Após realizar este AI in Engineering and Systems Engineering Bootcamp, você será capaz de:

• Compreenda os fundamentos da IA ​​e do aprendizado de máquina e sua relevância na engenharia.
• Aplique técnicas de IA para otimização de projetos, suporte a decisões e manutenção preditiva em engenharia.
• Integre IA em processos de engenharia de sistemas, incluindo simulação, análise e modelagem.
• Implemente IA em sistemas de controle, robótica e aplicações de automação.
• Garanta práticas éticas e responsáveis ​​de IA em projetos de engenharia.
• Mantenha-se informado sobre tendências e tecnologias emergentes em engenharia de IA.

Publico Alvo

• Engenheiros e Gerentes de Engenharia: Profissionais que buscam aproveitar a IA para aprimorar processos de engenharia e tomada de decisões.
• Engenheiros de Sistemas: Aqueles interessados ​​em integrar técnicas de IA na engenharia de sistemas para melhorar análise e design.
• Especialistas em Robótica e Automação: Engenheiros que trabalham em robótica e automação e buscam incorporar IA para melhor controle e percepção.
• Entusiastas de tecnologia: Indivíduos apaixonados por IA e suas aplicações em engenharia e design de sistemas.

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to AI in Engineering

1. Overview of AI and its relevance in engineering
2. Historical development and significance
3. Applications of AI in various engineering domains

Foundations of AI and Machine Learning

1. Basics of AI, machine learning, and deep learning
2. Supervised, unsupervised, and reinforcement learning
3. Data preprocessing and feature engineering

AI in Engineering Design and Optimization

1. AI-driven design automation
2. Optimization techniques and algorithms
3. Generative design and evolutionary algorithms

AI in Systems Engineering

1. Role of AI in systems engineering
2. Model-based systems engineering (MBSE)
3. AI for system simulation and analysis

AI in Decision Support and Predictive Maintenance

1. Decision support systems powered by AI
2. Predictive maintenance and failure prediction
3. Real-time data analysis and anomaly detection

AI in Control Systems and Robotics

1. AI control systems and adaptive control
2. Autonomous systems and robotics applications
3. Computer vision and AI in robotic perception

AI in Simulation and Digital Twins

1. Simulation and modeling using AI techniques
2. Digital twins for real-time system monitoring
3. Digital twin applications in engineering

AI for Quality Assurance and Testing

1. AI-driven quality control and assurance
2. Testing automation and AI-based test design
3. AI for defect detection and analysis

Ethics and Responsible AI in Engineering

1. Ethical considerations in AI and engineering
2. Bias mitigation and fairness in AI models
3. Compliance with AI-related regulations and standards

Emerging Trends and Future Applications

1. Advancements in AI and its impact on engineering
2. Industry 4.0 and the AI-driven future of engineering
3. Research areas and prospects in AI engineering