Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI w automatyzacji przemysłowej
- Przegląd Edge AI i jego zastosowań w przemyśle
- Korzyści i wyzwania związane z wykorzystaniem Edge AI w środowiskach przemysłowych
- Studia przypadków udanych zastosowań Edge AI w produkcji
Konfiguracja środowiska Edge AI
- Instalowanie i konfigurowanie narzędzi Edge AI
- Konfiguracja czujników przemysłowych i systemów zbierania danych
- Wprowadzenie do odpowiednich frameworków i bibliotek Edge AI
- Ćwiczenia praktyczne związane z konfiguracją środowiska
Prognozowanie konserwacji z wykorzystaniem Edge AI
- Wprowadzenie do prognozowanej konserwacji
- Tworzenie modeli AI do monitorowania stanu urządzeń
- Wdrożenie wykrywania i prognozowania wad w czasie rzeczywistym
- Ćwiczenia praktyczne związane z prognozowaną konserwacją
Kontrola jakości za pomocą Edge AI
- Przegląd kontroli jakości w produkcji
- Techniki AI do wykrywania i klasyfikacji wad
- Wdrożenie systemów kontroli jakości opartych na wizji
- Ćwiczenia praktyczne związane z zastosowaniami kontroli jakości
Optymalizacja procesów za pomocą Edge AI
- Wprowadzenie do optymalizacji procesów
- Wykorzystanie AI do monitorowania i kontroli procesów w czasie rzeczywistym
- Wdrożenie systemów podejmowania decyzji napędzanych przez AI
- Ćwiczenia praktyczne związane z optymalizacją procesów
Wdrażanie i zarządzanie rozwiązaniami Edge AI
- Wdrażanie modeli AI na urządzeniach Edge przemysłowych
- Monitorowanie i utrzymywanie systemów Edge AI
- Diagnostyka i optymalizacja wdrożonych modeli
- Ćwiczenia praktyczne związane z wdrażaniem i zarządzaniem
Narzędzia i frameworki dla Edge AI przemysłowego
- Przegląd narzędzi i frameworków (np. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Wykorzystanie TensorFlow Lite w zastosowaniach AI przemysłowych
- Ćwiczenia praktyczne z narzędziami optymalizacyjnymi
Zastosowania i studia przypadków w świecie rzeczywistym
- Przegląd udanych projektów Edge AI przemysłowego
- Dyskusja na temat przypadków użycia specyficznych dla branży
- Projekt praktyczny związany z budową i optymalizacją rzeczywistego zastosowania AI przemysłowego
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Znajomość koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w systemach automatyzacji przemysłowej
- Podstawowe umiejętności programowania (zalecane Python)
Grupa docelowa
- Inżynierowie przemysłowcy
- Specjaliści ds. produkcji
- Twórcy AI
14 godzin