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
Opinie uczestników (3)
Trainers can answer all questions and accept any queries
Dewi Anggryni - PT Dentsu International Indonesia
Szkolenie - Copilot for Finance and Accounting Professionals
Przejrzenie różnych zastosowań i wykorzystania sztucznej inteligencji było pomocne. Cieszyłem się, że mogłem przejść przez opisy różnych agentów AI.
Axel Schulz - CANARIE Inc
Szkolenie - Microsoft 365 Copilot: AI Productivity Across Word, Excel, PowerPoint, Outlook, and Teams
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję
Podobało mi się, że trener miał dużo wiedzy i dzielił się nią z nami
Daria Pawlak - LKQ POLSKA SPOLKA Z OGRANICZONA ODPOWIEDZIALNOSCIA
Szkolenie - Microsoft 365 Copilot Chat for Word, Excel, PowerPoint, and Outlook
Przetłumaczone przez sztuczną inteligencję