Dziękujemy za wysłanie zapytania! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Dziękujemy za wysłanie rezerwacji! Jeden z członków naszego zespołu skontaktuje się z Państwem wkrótce.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do Edge AI w Automatyce Przemysłowej
- Przegląd Edge AI i jego zastosowań w przemyśle
- Korzyści i wyzwania związane z użyciem Edge AI w środowiskach przemysłowych
- Studia przypadków udanych zastosowań Edge AI w produkcji
Konfiguracja środowiska Edge AI
- Instalacja i konfiguracja narzędzi Edge AI
- Konfiguracja czujników przemysłowych i systemów zbierania danych
- Wprowadzenie do odpowiednich frameworków i bibliotek Edge AI
- Ćwiczenia praktyczne związane z konfiguracją środowiska
Konserwacja predykcyjna z wykorzystaniem Edge AI
- Wprowadzenie do konserwacji predykcyjnej
- Tworzenie modeli AI do monitorowania stanu urządzeń
- Wdrażanie systemów wykrywania i przewidywania usterek w czasie rzeczywistym
- Ćwiczenia praktyczne związane z konserwacją predykcyjną
Kontrola jakości przy użyciu Edge AI
- Przegląd kontroli jakości w produkcji
- Techniki AI do wykrywania i klasyfikacji wad
- Wdrażanie systemów kontroli jakości opartych na wizji
- Ćwiczenia praktyczne związane z kontrolą jakości
Optymalizacja procesów z wykorzystaniem Edge AI
- Wprowadzenie do optymalizacji procesów
- Wykorzystanie AI do monitorowania i kontroli procesów w czasie rzeczywistym
- Wdrażanie systemów podejmowania decyzji opartych na AI
- Ćwiczenia praktyczne związane z optymalizacją procesów
Wdrażanie i zarządzanie rozwiązaniami Edge AI
- Wdrażanie modeli AI na urządzeniach brzegowych w przemyśle
- Monitorowanie i utrzymywanie systemów Edge AI
- Rozwiązywanie problemów i optymalizacja wdrożonych modeli
- Ćwiczenia praktyczne związane z wdrażaniem i zarządzaniem
Narzędzia i frameworki dla Edge AI w przemyśle
- Przegląd narzędzi i frameworków (np. TensorFlow Lite, OpenVINO)
- Wykorzystanie TensorFlow Lite w aplikacjach przemysłowych AI
- Ćwiczenia praktyczne z narzędziami optymalizacyjnymi
Praktyczne zastosowania i studia przypadków
- Przegląd udanych projektów Edge AI w przemyśle
- Omówienie przypadków użycia specyficznych dla branży
- Praktyczny projekt budowy i optymalizacji aplikacji Edge AI w przemyśle
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Zrozumienie pojęć AI i uczenia maszynowego
- Doświadczenie w systemach automatyki przemysłowej
- Podstawowe umiejętności programowania (zalecany Python)
Grupa docelowa
- Inżynierowie przemysłowi
- Specjaliści ds. produkcji
- Programiści AI
14 godzin