Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Plan Szkolenia
Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje konserwację predykcyjną w produkcji półprzewodników, umożliwiając przewidywanie awarii sprzętu i minimalizację przestojów dzięki zastosowaniu modeli predykcyjnych.
To prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych profesjonalistów, którzy chcą zastosować techniki konserwacji predykcyjnej oparte na sztucznej inteligencji w produkcji półprzewodników w celu zwiększenia wydajności produkcji i zmniejszenia nieoczekiwanych awarii sprzętu.
Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Wdrożyć modele AI do przewidywania awarii sprzętu w produkcji półprzewodników.
- Analizować dane dotyczące konserwacji w celu zidentyfikowania wzorców i trendów wskazujących na potencjalne problemy.
- Zintegrować konserwację predykcyjną opartą na sztucznej inteligencji z istniejącymi przepływami pracy w produkcji.
- Zmniejszenie przestojów i kosztów konserwacji poprzez proaktywne zarządzanie sprzętem.
Format kursu
- Interaktywny wykład i dyskusja.
- Wiele ćwiczeń i praktyki.
- Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.
Opcje dostosowania kursu
- Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.
Plan Szkolenia
Wprowadzenie do konserwacji predykcyjnej w produkcji półprzewodników
- Przegląd koncepcji konserwacji predykcyjnej
- Wyzwania i możliwości w produkcji półprzewodników
- Studia przypadków konserwacji predykcyjnej w środowiskach produkcyjnych
Gromadzenie i analiza danych na potrzeby konserwacji
- Metody gromadzenia danych dotyczących konserwacji
- Analiza danych historycznych w celu identyfikacji wzorców
- Wykorzystanie czujników i urządzeń IoT do gromadzenia danych w czasie rzeczywistym
Techniki sztucznej inteligencji na potrzeby konserwacji predykcyjnej
- Wprowadzenie do modeli AI wykorzystywanych w konserwacji predykcyjnej
- Tworzenie modeli uczenia maszynowego do przewidywania awarii
- Wykorzystanie głębokiego uczenia do rozpoznawania złożonych wzorców
Wdrażanie rozwiązań konserwacji predykcyjnej
- Integracja modeli AI z istniejącymi systemami konserwacji
- Tworzenie pulpitów nawigacyjnych i narzędzi wizualizacyjnych do monitorowania
- Podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym i automatyczne alerty
Studia przypadków i praktyczne zastosowania
- Analiza udanych wdrożeń konserwacji predykcyjnej
- Analiza wyników i udoskonalanie modeli w celu uzyskania większej dokładności
- Praktyczne ćwiczenia z wykorzystaniem rzeczywistych zestawów danych i narzędzi
Przyszłe trendy w sztucznej inteligencji dla utrzymania ruchu
- Nowe technologie w konserwacji predykcyjnej
- Przyszłe kierunki integracji sztucznej inteligencji i konserwacji
- Przygotowanie do postępów w konserwacji predykcyjnej
Podsumowanie i kolejne kroki
Wymagania
- Doświadczenie w procesach produkcji półprzewodników
- Podstawowe zrozumienie koncepcji sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego
- Znajomość protokołów konserwacji w środowiskach produkcyjnych
Odbiorcy
- Inżynierowie utrzymania ruchu
- Naukowcy zajmujący się danymi w przemyśle wytwórczym
- Inżynierowie procesów w fabrykach półprzewodników
Szkolenia otwarte są realizowane w przypadku uzbierania się grupy szkoleniowej liczącej co najmniej 5 osób na dany termin.
Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Plan Szkolenia - Booking
Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Plan Szkolenia - Enquiry
Predictive Maintenance with AI in Semiconductor Manufacturing - Zapytanie o Konsultacje
Zapytanie o Konsultacje
Propozycje terminów
Szkolenia Powiązane
Introduction to AI in Semiconductor Manufacturing
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla początkujących profesjonalistów, którzy chcą zrozumieć i zastosować technologie AI w branży produkcji półprzewodników.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i ich zastosowanie w produkcji półprzewodników.
- Zidentyfikować obszary w produkcji półprzewodników, w których można skutecznie wdrożyć sztuczną inteligencję.
- Wykorzystywać narzędzia i techniki AI w celu zwiększenia wydajności produkcji i kontroli jakości.
- Wdrożenie podstawowych modeli AI w celu optymalizacji procesów produkcyjnych.
AutoML with Auto-Keras
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, a także osób mniej technicznych, które chcą używać Auto-Keras do automatyzacji procesu wyboru i optymalizacji modelu uczenia maszynowego.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zautomatyzować proces szkolenia wysoce wydajnych modeli uczenia maszynowego.
- Automatycznie wyszukiwać najlepsze parametry dla modeli głębokiego uczenia.
- Tworzyć bardzo dokładne modele uczenia maszynowego.
- Wykorzystywać możliwości uczenia maszynowego do rozwiązywania rzeczywistych problemów biznesowych.
AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest skierowane do osób technicznych z doświadczeniem w uczeniu maszynowym, które chcą zoptymalizować modele uczenia maszynowego używane do wykrywania złożonych wzorców w dużych zbiorach danych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i ocenić różne narzędzia open source AutoML (H2O AutoML, auto-sklearn, TPOT, TensorFlow, PyTorch, Auto-Keras, TPOT, Auto-WEKA itp.)
- Trenuj wysokiej jakości modele uczenia maszynowego.
- Efektywne rozwiązywanie różnych typów nadzorowanych problemów uczenia maszynowego.
- Napisz tylko niezbędny kod, aby zainicjować proces automatycznego uczenia maszynowego.
Creating Custom Chatbots with Google AutoML
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla uczestników o różnym poziomie wiedzy, którzy chcą wykorzystać platformę Google AutoML do tworzenia niestandardowych chatbotów do różnych zastosowań.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie
- Zrozumieć podstawy rozwoju chatbota.
- Poruszać się po platformie Google Cloud Platform i uzyskiwać dostęp do AutoML.
- Przygotowywać dane do trenowania modeli chatbotów.
- Trenować i oceniać niestandardowe modele chatbotów przy użyciu AutoML.
- Wdrażanie i integrowanie chatbotów z różnymi platformami i kanałami.
- Monitorowanie i optymalizacja wydajności chatbota w czasie.
Pattern Recognition
21 godzinThis instructor-led, live training in Polsce (online or onsite) provides an introduction into the field of pattern recognition and machine learning. It touches on practical applications in statistics, computer science, signal processing, computer vision, data mining, and bioinformatics.
By the end of this training, participants will be able to:
- Apply core statistical methods to pattern recognition.
- Use key models like neural networks and kernel methods for data analysis.
- Implement advanced techniques for complex problem-solving.
- Improve prediction accuracy by combining different models.
DataRobot
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla analityków danych i analityków danych, którzy chcą zautomatyzować, oceniać i zarządzać modelami predykcyjnymi przy użyciu możliwości uczenia maszynowego DataRobot.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Ładować zbiory danych w DataRobot, aby analizować, oceniać i sprawdzać jakość danych.
- Budować i trenować modele w celu identyfikacji ważnych zmiennych i osiągnięcia celów predykcyjnych.
- Interpretować modele w celu tworzenia cennych spostrzeżeń przydatnych w podejmowaniu decyzji biznesowych.
- Monitorowanie i zarządzanie modelami w celu utrzymania zoptymalizowanej wydajności przewidywania.
Google Cloud AutoML
7 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla naukowców zajmujących się danymi, analityków danych i programistów, którzy chcą poznać AutoML produkty i funkcje do tworzenia i wdrażania niestandardowych modeli szkoleniowych ML przy minimalnym wysiłku.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Eksplorować linię produktów AutoML w celu wdrożenia różnych usług dla różnych typów danych.
- Przygotowywać i etykietować zestawy danych w celu tworzenia niestandardowych modeli ML.
- Trenować i zarządzać modelami w celu tworzenia dokładnych i uczciwych modeli uczenia maszynowego.
- Tworzyć prognozy przy użyciu wytrenowanych modeli, aby spełnić cele i potrzeby biznesowe.
Machine Learning for Mobile Apps using Google’s ML Kit
14 godzinSzkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla programistów, którzy chcą używać Google's ML Kit do tworzenia modeli uczenia maszynowego zoptymalizowanych do przetwarzania na urządzeniach mobilnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Skonfigurować niezbędne środowisko programistyczne, aby rozpocząć opracowywanie funkcji uczenia maszynowego dla aplikacji mobilnych.
- Zintegrować nowe technologie uczenia maszynowego z aplikacjami Android i iOS przy użyciu interfejsów API ML Kit.
- Ulepszyć i zoptymalizować istniejące aplikacje za pomocą ML Kit SDK do przetwarzania i wdrażania na urządzeniu.
Pattern Matching
14 godzinPattern Matching to technika używana do lokalizowania określonych wzorców na obrazie. Może być używana do określenia istnienia określonych cech w przechwyconym obrazie, na przykład oczekiwanej etykiety na wadliwym produkcie w linii produkcyjnej lub określonych wymiarów komponentu. Różni się od "Pattern Recognition" (który rozpoznaje ogólne wzorce w oparciu o większe zbiory powiązanych próbek) tym, że konkretnie określa, czego szukamy, a następnie mówi nam, czy oczekiwany wzorzec istnieje, czy nie.
Format kursu
- Kurs ten wprowadza podejścia, technologie i algorytmy stosowane w dziedzinie dopasowywania wzorców w odniesieniu do Machine Vision.
Advanced Analytics with RapidMiner
14 godzinTo prowadzone przez instruktora szkolenie na żywo w Polsce (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla średnio zaawansowanych analityków danych, którzy chcą dowiedzieć się, jak używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywania narzędzi analitycznych do prognozowania szeregów czasowych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Nauczyć się stosować metodologię CRISP-DM, wybierać odpowiednie algorytmy uczenia maszynowego oraz ulepszać konstrukcję i wydajność modelu.
- Używać RapidMiner do szacowania i prognozowania wartości oraz wykorzystywać narzędzia analityczne do prognozowania szeregów czasowych.
RapidMiner for Machine Learning and Predictive Analytics
14 godzinRapidMiner to platforma oprogramowania do nauki o danych typu open source do szybkiego prototypowania i rozwoju aplikacji. Obejmuje zintegrowane środowisko do przygotowywania danych, uczenia maszynowego, głębokiego uczenia, eksploracji tekstu i analizy predykcyjnej.
W tym prowadzonym przez instruktora szkoleniu na żywo uczestnicy dowiedzą się, jak korzystać z RapidMiner Studio do przygotowywania danych, uczenia maszynowego i wdrażania modeli predykcyjnych.
Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą mogli
- Zainstalować i skonfigurować RapidMiner
- Przygotowywać i wizualizować dane za pomocą RapidMiner
- Walidować modele uczenia maszynowego
- Mashup danych i tworzenie modeli predykcyjnych
- Operacjonalizować analitykę predykcyjną w ramach procesu biznesowego
- Rozwiązywanie problemów i optymalizacja RapidMiner
Odbiorcy
- Naukowcy zajmujący się danymi
- Inżynierowie
- Programiści
Format kursu
- Wykład częściowy, dyskusja częściowa, ćwiczenia i ciężka praktyka praktyczna
Uwaga
- Aby poprosić o niestandardowe szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami.