Plan Szkolenia

Wprowadzenie do Edge AI w Industrial Automation

  • Przegląd Edge AI i jej zastosowań w przemyśle
  • Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem Edge AI w środowisku przemysłowym
  • Studia przypadków udanych zastosowań Edge AI w produkcji

Konfiguracja środowiska Edge AI

  • Instalowanie i konfigurowanie narzędzi Edge AI
  • Konfiguracja czujników przemysłowych i systemów gromadzenia danych
  • Wprowadzenie do odpowiednich frameworków i bibliotek Edge AI
  • Praktyczne ćwiczenia konfiguracji środowiska

Konserwacja predykcyjna z wykorzystaniem Edge AI

  • Wprowadzenie do konserwacji predykcyjnej
  • Opracowywanie modeli AI do monitorowania stanu urządzeń
  • Wdrażanie wykrywania i przewidywania usterek w czasie rzeczywistym
  • Praktyczne ćwiczenia z zakresu konserwacji predykcyjnej

Kontrola jakości z wykorzystaniem Edge AI

  • Przegląd kontroli jakości w produkcji
  • Techniki AI do wykrywania i klasyfikacji defektów
  • Wdrażanie wizyjnych systemów kontroli jakości
  • Praktyczne ćwiczenia dla aplikacji kontroli jakości

Optymalizacja procesów z wykorzystaniem Edge AI

  • Wprowadzenie do optymalizacji procesów
  • Wykorzystanie AI do monitorowania i kontroli procesów w czasie rzeczywistym
  • Wdrażanie systemów decyzyjnych opartych na AI
  • Praktyczne ćwiczenia dotyczące optymalizacji procesów

Wdrażanie i zarządzanie rozwiązaniami Edge AI

  • Wdrażanie modeli AI na przemysłowych urządzeniach brzegowych
  • Monitorowanie i konserwacja systemów Edge AI
  • Rozwiązywanie problemów i optymalizacja wdrożonych modeli
  • Praktyczne ćwiczenia dotyczące wdrażania i zarządzania

Narzędzia i ramy dla przemysłowej sztucznej inteligencji brzegowej

  • Przegląd narzędzi i frameworków (np. TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • Korzystanie z TensorFlow Lite dla przemysłowych aplikacji AI
  • Praktyczne ćwiczenia z narzędziami optymalizacyjnymi

Aplikacje i studia przypadków w świecie rzeczywistym

  • Przegląd udanych przemysłowych projektów Edge AI
  • Omówienie przypadków użycia specyficznych dla branży
  • Praktyczny projekt budowy i optymalizacji rzeczywistej przemysłowej aplikacji AI

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
  • Doświadczenie z systemami automatyki przemysłowej
  • Podstawowe umiejętności programowania (Python zalecane)

Odbiorcy

  • Inżynierowie przemysłowi
  • Specjaliści ds. produkcji
  • Programiści AI
 14 godzin

Liczba uczestników


Cena za uczestnika (netto)

Nadchodzące szkolenia