Plan Szkolenia

Wprowadzenie do sztucznej inteligencji generatywnej

  • Przegląd sztucznej inteligencji w produkcji
  • Zasady sztucznej inteligencji generatywnej
  • Zastosowania w rzeczywistym świecie i studia przypadków

Optymalizacja projektowania za pomocą sztucznej inteligencji generatywnej

  • Wykorzystanie sztucznej inteligencji do projektowania i rozwoju produktów
  • Studium przypadku: Projektowanie generatywne w praktyce
  • Wzmacnianie kreatywności i innowacji w projektowaniu produktów

Prorocza konserwacja

  • Wdrażanie sztucznej inteligencji do prognozowania konserwacji urządzeń
  • Warsztat: Budowanie modelu proroczej konserwacji
  • Redukcja czasu przestojów i kosztów konserwacji za pomocą sztucznej inteligencji

Wzmacnianie kontroli jakości

  • Zastosowanie sztucznej inteligencji w procesach zapewniania jakości
  • Ćwiczenie: Wykrywanie i analiza wad sterowanych sztuczną inteligencją
  • Poprawa jakości produktów za pomocą algorytmów uczenia maszynowego

Analiza danych i podejmowanie decyzji

  • Interpretacja wniosków wygenerowanych przez sztuczną inteligencję w celu poprawy produkcji
  • Grupa aktywności: Scenariusze podejmowania decyzji oparte na danych
  • Wykorzystanie wizualizacji danych do lepszego zrozumienia wyników sztucznej inteligencji

Integracja sztucznej inteligencji w systemy produkcyjne

  • Strategie dla adaptacji sztucznej inteligencji w istniejących przepływach pracy produkcyjnej
  • Panel dyskusyjny: Pokonywanie wyzwań w integracji sztucznej inteligencji
  • Najlepsze praktyki dla wdrażania sztucznej inteligencji w środowiskach produkcyjnych

Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji w produkcji

  • Badawanie nowo powstających technologii i ich potencjalnego wpływu
  • Sesja interaktywna: Przygotowanie do przyszłości sztucznej inteligencji w produkcji
  • Pozostawanie na czele dzięki ciągłemu uczeniu się sztucznej inteligencji

Sesje praktyczne

  • Projekty interaktywne z wykorzystaniem narzędzi sztucznej inteligencji generatywnej
  • Recenzje rówieśnicze i prezentacje grupowe
  • Projekt końcowy: Rozwoj kompleksowej strategii sztucznej inteligencji dla scenariusza produkcyjnego

Podsumowanie i kolejne kroki

Wymagania

  • Doświadczenie w inżynierii produkcji lub poprawie procesów
  • Znajomość podstawowych pojęć związanych z AI i uczeniem maszynowym
  • Podstawowa wiedza z programowania, najlepiej w języku Python

Grupa docelowa

  • Inżynierowie produkcji
  • Specjaliści ds. poprawy procesów
  • Programiści AI
 14 godzin

Liczba uczestników


cena netto za uczestnika

Propozycje terminów

Powiązane Kategorie