Inteligentna Robotyka w Produkcji: Sztuczna Inteligencja do Percepcji, Planowania i Sterowania - Plan Szkolenia

AI-powered predictive maintenance wykorzystuje uczenie maszynowe i analizę danych do przewidywania awarii sprzętu i optymalizacji harmonogramów konserwacji. Przekształca reaktywne modele konserwacji w strategie proaktywne, umożliwiając lepszą dostępność, redukcję kosztów i wydłużenie żywotności aktywów.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą wdrożyć rozwiązania AI-driven predictive maintenance w środowiskach przemysłowych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak konserwacja predykcyjna różni się od strategii reaktywnych i prewencyjnych.
• Zbierać i strukturyzować dane maszynowe do analizy wspieranej przez AI.
• Stosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i przewidywania awarii.
• Wdrażać kompleksowe procesy od danych z czujników do działań opartych na wnioskach.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Demonstracja na żywo i praktyczne przepływy danych.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

AI do optymalizacji procesów to zastosowanie uczenia maszynowego i analizy danych w celu zwiększenia efektywności, jakości i przepustowości w operacjach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do średnio zaawansowanych specjalistów z branży produkcyjnej, którzy chcą zastosować techniki AI w celu usprawnienia operacji, redukcji przestojów i wsparcia inicjatyw ciągłego doskonalenia.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć koncepcje AI istotne dla optymalizacji produkcji.
• Zbierać i przygotowywać dane produkcyjne do analizy.
• Stosować modele uczenia maszynowego do identyfikacji wąskich gardeł i przewidywania awarii.
• Wizualizować i interpretować wyniki w celu wsparcia decyzji opartych na danych.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna inteligencja w kontroli jakości to zastosowanie technik wizji komputerowej i uczenia maszynowego do identyfikacji wad, anomalii i odchyleń w procesach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów od jakości na poziomie początkującym i średnio zaawansowanym, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji inspekcji i poprawy jakości produktów w środowiskach produkcyjnych.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w przemysłowej kontroli jakości.
• Zbierać i oznaczać dane obrazowe lub sensoryczne z linii produkcyjnych.
• Wykorzystywać uczenie maszynowe i wizję komputerową do wykrywania wad.
• Tworzyć proste modele AI do wykrywania anomalii i prognozowania wydajności.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami.

Sztuczna Inteligencja w łańcuchu dostaw i logistyce produkcji to zastosowanie analizy predykcyjnej, uczenia maszynowego i automatyzacji w celu optymalizacji zapasów, trasowania i prognozowania popytu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do specjalistów ds. łańcucha dostaw na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą zastosować narzędzia oparte na sztucznej inteligencji, aby poprawić wydajność logistyki, dokładnie prognozować popyt oraz zautomatyzować operacje magazynowe i transportowe.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w działaniach logistycznych i łańcucha dostaw.
• Wykorzystywać modele uczenia maszynowego do prognozowania popytu i kontroli zapasów.
• Analizować trasy i optymalizować transport za pomocą technik opartych na sztucznej inteligencji.
• Automatyzować podejmowanie decyzji w magazynach i procesach realizacji zamówień.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Sztuczna inteligencja w inteligentnych fabrykach to zastosowanie sztucznej inteligencji do automatyzacji, monitorowania i optymalizacji operacji przemysłowych w czasie rzeczywistym.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu) jest skierowane do początkujących decydentów i liderów technicznych, którzy chcą zdobyć strategiczne i praktyczne wprowadzenie do wykorzystania sztucznej inteligencji w środowiskach inteligentnych fabryk.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
• Zidentyfikować kluczowe przypadki użycia sztucznej inteligencji w produkcji i automatyzacji.
• Poznać, jak sztuczna inteligencja wspiera konserwację predykcyjną, kontrolę jakości i optymalizację procesów.
• Ocenić kroki niezbędne do wdrożenia inicjatyw opartych na sztucznej inteligencji.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Studia przypadków z rzeczywistych sytuacji i ćwiczenia grupowe.
• Strategiczne ramy i wskazówki dotyczące implementacji.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Wdrażanie przypadków użycia AI to praktyczne, oparte na projektach podejście do zastosowania uczenia maszynowego, przetwarzania obrazów i analizy danych w celu rozwiązywania rzeczywistych problemów przemysłowych z wykorzystaniem rzeczywistych lub symulowanych zbiorów danych.

Ten prowadzony przez instruktora, żywy trening (online lub na miejscu) jest skierowany do międzyfunkcyjnych zespołów na poziomie średniozaawansowanym, które chcą wspólnie wdrażać przypadki użycia AI zgodne z ich celami operacyjnymi i zdobywać doświadczenie w pracy z przemysłowymi potokami danych.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Wybierać i określać praktyczne przypadki użycia AI z zakresu operacji, jakości lub konserwacji.
• Współpracować w różnych rolach przy opracowywaniu rozwiązań opartych na uczeniu maszynowym.
• Zarządzać, czyścić i analizować różnorodne zbiory danych przemysłowych.
• Przedstawić działający prototyp rozwiązania opartego na AI, oparty na wybranym przypadku użycia.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Ćwiczenia grupowe i praca projektowa.
• Praktyczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowany trening dla tego kursu, prosimy o kontakt w celu ustalenia szczegółów.

Usługa Azure Bot Service łączy moc Microsoft Bot Framework i funkcji Azure, umożliwiając szybkie tworzenie inteligentnych botów.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora, uczestnicy nauczą się, jak łatwo stworzyć inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Poznać podstawy inteligentnych botów
• Nauczyć się tworzyć inteligentne boty przy użyciu aplikacji w chmurze
• Zrozumieć, jak korzystać z Microsoft Bot Framework, Bot Builder SDK oraz usługi Azure Bot Service
• Zrozumieć, jak projektować boty za pomocą wzorców botów
• Stworzyć swojego pierwszego inteligentnego bota przy użyciu Microsoft Azure

Grupa docelowa

• Programiści
• Hobbyści
• Inżynierowie
• Specjaliści IT

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Bot lub chatbot to rodzaj asystenta komputerowego, który służy do automatyzacji interakcji z użytkownikami na różnych platformach komunikacyjnych, umożliwiając szybsze wykonywanie zadań bez konieczności kontaktu z drugim człowiekiem.

Podczas tego szkolenia prowadzonego przez instruktora uczestnicy nauczą się, jak rozpocząć tworzenie bota, tworząc przykładowe chatboty przy użyciu narzędzi i frameworków do rozwoju botów.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć różne zastosowania i aplikacje botów
• Poznać pełny proces tworzenia botów
• Zapoznać się z różnymi narzędziami i platformami używanymi do budowania botów
• Stworzyć przykładowego chatbota dla Facebook Messenger
• Stworzyć przykładowego chatbota przy użyciu Microsoft Bot Framework

Odbiorcy

• Programiści zainteresowani tworzeniem własnych botów

Format kursu

• Część wykładowa, dyskusje, ćwiczenia i intensywne praktyczne zajęcia

Cyfrowe bliźniaki to wirtualne repliki systemów fizycznych wzbogacone o dane w czasie rzeczywistym i inteligencję napędzaną przez AI.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do profesjonalistów na poziomie średniozaawansowanym, którzy chcą budować, wdrażać i optymalizować modele cyfrowych bliźniaków przy użyciu danych w czasie rzeczywistym i analiz opartych na AI.

Po zakończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i komponenty cyfrowych bliźniaków.
• Wykorzystywać narzędzia symulacyjne do modelowania złożonych systemów i środowisk.
• Integrować strumienie danych w czasie rzeczywistym z modelami wirtualnymi.
• Stosować techniki AI do przewidywania zachowań i wykrywania anomalii.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Edge AI to wdrażanie modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach i maszynach na krawędzi sieci, umożliwiające podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym przy minimalnym opóźnieniu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora, na żywo (online lub na miejscu), jest skierowane do zaawansowanych specjalistów w dziedzinie systemów wbudowanych i IoT, którzy chcą wdrażać systemy logiki i sterowania oparte na AI w środowiskach produkcyjnych, gdzie szybkość, niezawodność i działanie offline są kluczowe.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i korzyści systemów Edge AI.
• Budować i optymalizować modele AI do wdrożenia na urządzeniach wbudowanych.
• Korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite i OpenVINO do wnioskowania z niskim opóźnieniem.
• Integrować inteligencję brzegową z czujnikami, siłownikami i przemysłowymi protokołami.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, prosimy o kontakt w celu uzgodnienia szczegółów.

Przemysłowe systemy wizji komputerowej z wykorzystaniem AI rewolucjonizują sposób, w jaki producenci i zespoły kontroli jakości wykrywają wady powierzchniowe, weryfikują zgodność części oraz automatyzują procesy inspekcji wizualnej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów kontroli jakości na poziomie średniozaawansowanym i zaawansowanym, inżynierów automatyki oraz programistów, którzy chcą projektować i wdrażać systemy wizji komputerowej do wykrywania wad i inspekcji z wykorzystaniem technik AI.

Po ukończeniu szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i komponenty przemysłowych systemów wizyjnych.
• Budować modele AI do wykrywania wad wizualnych z wykorzystaniem uczenia głębokiego.
• Integrować potoki inspekcji w czasie rzeczywistym z przemysłowymi kamerami i urządzeniami.
• Wdrażać i optymalizować systemy inspekcji oparte na AI w środowiskach produkcyjnych.

Format Kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Liczne ćwiczenia i praktyka.
• Praktyczna implementacja w środowisku live-lab.

Opcje Dostosowania Kursu

• Aby zamówić dostosowane szkolenie, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia szczegółów.

Inteligentny Robot to system sztucznej inteligencji (AI), który może uczyć się ze swojego środowiska i doświadczeń, a także rozwijać swoje umiejętności w oparciu o tę wiedzę. Inteligentne Roboty mogą współpracować z ludźmi, pracując obok nich i ucząc się ich zachowań. Ponadto mają zdolność do wykonywania nie tylko pracy fizycznej, ale także zadań poznawczych. Oprócz fizycznych robotów, Inteligentne Roboty mogą być również czysto programowe, istniejąc w komputerze jako aplikacja bez ruchomych części lub fizycznej interakcji ze światem.

W tym szkoleniu prowadzonym przez instruktora na żywo uczestnicy poznają różne technologie, frameworki i techniki programowania różnych typów mechanicznych Inteligentnych Robotów, a następnie zastosują tę wiedzę do realizacji własnych projektów Inteligentnych Robotów.

Kurs podzielony jest na 4 sekcje, z których każda składa się z trzech dni wykładów, dyskusji i praktycznego rozwoju robotów w środowisku laboratoryjnym na żywo. Każda sekcja zakończy się praktycznym projektem, który pozwoli uczestnikom ćwiczyć i demonstrować zdobytą wiedzę.

Docelowy sprzęt dla tego kursu będzie symulowany w 3D za pomocą oprogramowania symulacyjnego. Do programowania robotów zostaną wykorzystane framework open-source ROS (Robot Operating System), C++ i Python.

Pod koniec szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć kluczowe koncepcje stosowane w technologiach robotycznych
• Zrozumieć i zarządzać interakcją między oprogramowaniem a sprzętem w systemie robotycznym
• Zrozumieć i wdrożyć komponenty oprogramowania stanowiące podstawę Inteligentnych Robotów
• Zbudować i obsługiwać symulowanego mechanicznego Inteligentnego Robota, który może widzieć, czuć, przetwarzać, chwytać, nawigować i komunikować się z ludźmi za pomocą głosu
• Rozszerzyć zdolności Inteligentnego Robota do wykonywania złożonych zadań poprzez Deep Learning
• Testować i rozwiązywać problemy Inteligentnego Robota w realistycznych scenariuszach

Publiczność

• Programiści
• Inżynierowie

Format kursu

• Część wykładowa, część dyskusyjna, ćwiczenia i intensywna praktyka

Uwaga

• Aby dostosować dowolną część tego kursu (język programowania, model robota itp.), prosimy o kontakt w celu ustalenia.