Szkolenia AI for Manufacturing w Piotrków Trybunalski

Implementacja sztucznej inteligencji Use Case to praktyczny, oparty na projektach sposób stosowania uczenia maszynowego, komputerowego wzroku i analityki danych do rozwiązywania rzeczywistych wyzwań przemysłowych za pomocą rzeczywistych lub symulowanych zestawów danych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest przeznaczone dla zespołów wielofunkcyjnych na poziomie średnim, które chcą wspólnie wdrożyć przypadki użycia sztucznej inteligencji zgodnie z ich celami operacyjnymi oraz zdobyć doświadczenie w pracy z przemysłowymi łańcuchami danych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Wybierać i określać praktyczne przypadki użycia sztucznej inteligencji z dziedzin operacji, jakości lub konserwacji.
• Pracować wspólnie w różnych rolach nad rozwiązywaniem problemów za pomocą uczenia maszynowego.
• Obsługiwać, czyścić i analizować różnorodne zestawy danych przemysłowych.
• Zaprezentować działający prototyp rozwiązania z wbudowaną sztuczną inteligencją na podstawie wybranego przypadku użycia.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia i prace projektowe w grupach.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Edge AI jest wdrażaniem modeli sztucznej inteligencji bezpośrednio na urządzeniach i maszynach na krawędzi sieci, umożliwiając podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym z minimalnym opóźnieniem.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zaawansowanych specjalistów od systemów wbudowanych i IoT, którzy chcą wdrożyć logiczne i kontrolne systemy zasilane sztuczną inteligencją w środowiskach przemysłowych, gdzie prędkość, niezawodność i działanie offline są kluczowe.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć architekturę i korzyści wynikające z systemów AI na krawędzi sieci.
• Budować i optymalizować modele AI do wdrażania na urządzeniach wbudowanych.
• Korzystać z narzędzi takich jak TensorFlow Lite i OpenVINO do inferencji o niskim opóźnieniu.
• Integrować inteligencję krawędziową z czujnikami, wykonywalnymi oraz protokołami przemysłowymi.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić.

Sztuczna inteligencja w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw to zastosowanie analityki predykcyjnej, uczenia maszynowego i automatyzacji w celu optymalizacji zapasów, trasowania i prognozowania popytu.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarne) jest skierowane do profesjonalistów z dziedziny logistyki na poziomie średnim, którzy chcą stosować narzędzia oparte na sztucznej inteligencji w celu poprawy wydajności logistycznej, dokładnego prognozowania popytu oraz automatyzacji operacji w magazynach i transportie.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak sztuczna inteligencja jest stosowana w logistyce i zarządzaniu łańcuchem dostaw.
• Używać modeli uczenia maszynowego do prognozowania popytu i kontroli zapasów.
• Analizować trasy i optymalizować transport za pomocą technik opartych na sztucznej inteligencji.
• Automatyzować procesy decyzyjne w magazynach i procesach realizacji zamówień.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia.

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

To prowadzone przez instruktora szkolenie online lub stacjonarne jest przeznaczone dla początkujących decydentów i liderów technicznych, którzy chcą uzyskać strategiczne i praktyczne wprowadzenie do sposobu wykorzystania sztucznej inteligencji w środowiskach inteligentnych fabryk.

Uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć podstawowe zasady sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego.
• Wykryć kluczowe przypadki zastosowania sztucznej inteligencji w produkcji i automatyzacji.
• Przeanalizować, jak sztuczna inteligencja wspiera predykcyjną konserwację, kontrolę jakości i optymalizację procesów.
• Ocenić kroki związane z uruchomieniem inicjatyw napędzanych sztuczną inteligencją.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Prawdziwe studia przypadków i ćwiczenia grupowe.
• Strategiczne ramy i wskazówki dotyczące wdrażania.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ułożyć.

AI for Quality Control to wykorzystanie technik wizji komputerowej i uczenia maszynowego do identyfikacji defektów, anomalii i odchyleń w procesach produkcyjnych.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub stacjonarnie) jest przeznaczone dla specjalistów ds. jakości o poziomie wiedzy od początkującego do średnio zaawansowanego, którzy chcą zastosować narzędzia AI do automatyzacji inspekcji i poprawy jakości produktów w środowiskach produkcyjnych.

Na koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć, jak AI jest stosowane w przemysłowym kontrolowaniu jakości.
• Zbierać i oznaczać dane obrazowe lub sensoryczne z linii produkcyjnych.
• Używać uczenia maszynowego i wizji komputerowej do wykrywania defektów.
• Tworzyć proste modele AI do wykrywania anomalii i prognozowania wydajności.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby zażądać dostosowanego szkolenia dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uregulowania szczegółów.

AI dla optymalizacji procesów jest zastosowaniem uczenia maszynowego i analizy danych w celu poprawy wydajności, jakości i przepływności w operacjach produkcyjnych.

Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu), skierowane do zawodowców produkcji na poziomie średnim, którzy chcą zastosować techniki AI w celu uproszczenia operacji, redukcji czasu próżnego i wsparcia inicjatyw ciągłego doskonalenia.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą mogli:

• Zrozumieć koncepcje AI związane z optymalizacją produkcji.
• Zbierać i przygotowywać dane produkcyjne do analizy.
• Zastosować modele uczenia maszynowego w celu identyfikacji wąskich gardzieli i prognozowania awarii.
• Wizualizować i interpretować wyniki w celu wspierania decyzji opartych na danych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrożenie w środowisku live-lab.

Opcje dostosowania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu uzgodnienia.

Blizny cyfrowe są wirtualnymi replikami fizycznych systemów wzbogaconymi o dane w czasie rzeczywistym i inteligentność opartą na sztucznej inteligencji.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zawodowców średniozaawansowanych, którzy chcą budować, wdrażać i optymalizować modele bliźniaków cyfrowych za pomocą danych w czasie rzeczywistym i wniosków opartych na sztucznej inteligencji.

Po zakończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i składniki bliźniaków cyfrowych.
• Używać narzędzi symulacyjnych do modelowania skomplikowanych systemów i środowisk.
• Integrować strumienie danych w czasie rzeczywistym z wirtualnymi modelami.
• Zastosować techniki AI do przewidywania zachowań i wykrywania anomalii.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym w czasie rzeczywistym.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby złożyć wniosek o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Smart Robotics to integracja sztucznej inteligencji w systemy robotyczne w celu poprawy percepcji, podejmowania decyzji oraz autonomicznego sterowania.

Jest to szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu), skierowane do zaawansowanych inżynierów robotyki, integratorów systemów oraz kierowników automatyzacji, którzy chcą wdrożyć AI-według percepcji, planowania i sterowania w inteligentnych środowiskach produkcyjnych.

Na zakończenie tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć i zastosować techniki AI do percepcji robotów i fuzji danych z sensorów.
• Rozwijać algorytmy planowania ruchu dla robotów współpracujących i przemysłowych.
• Wdrażać strategie sterowania oparte na uczeniu maszynowym do podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym.
• Integrować inteligentne systemy robotyczne w przepływy pracy fabryki inteligentnej.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Dużo ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratorium online.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby ustalić szczegóły.

Komputerowe wizje przemysłowe z AI przekształcają sposób, w jaki producenci i zespoły kontroli jakości wykrywają wady powierzchniowe, weryfikują zgodność części oraz automatyzują procesy inspekcji wzrokowej.

To szkolenie prowadzone przez instruktora (online lub na miejscu) jest skierowane do zespołów kontroli jakości, inżynierów automatyzacji i developerów na poziomie średniozaawansowanym do zaawansowanym, którzy chcą zaprojektować i wdrożyć systemy komputerowego widzenia do wykrywania wad i inspekcji za pomocą technik AI.

Po ukończeniu tego szkolenia uczestnicy będą w stanie:

• Zrozumieć architekturę i składniki systemów wizji przemysłowej.
• Budować modele AI do wykrywania wad wzrokowych za pomocą uczenia głębokiego.
• Integrować z kamerami i urządzeniami przemysłowymi rzeczywiste systemy inspekcji.
• Wdrażać i optymalizować systemy inspekcji zasilane AI w środowiskach produkcyjnych.

Format kursu

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Ręczne wdrażanie w środowisku laboratoryjnym.

Opcje dostosowania kursu

• Aby poprosić o dostosowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami, aby umówić się.

• Zrozumieć, w jaki sposób predykcyjne utrzymanie maszyn różni się od strategii reaktywnego i prewencyjnego utrzymania.
• Zbierać i strukturować dane maszynowe do analizy opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować modele uczenia maszynowego do wykrywania anomalii i prognozowania awarii.
• Wdrożyć przepływy pracy od początku do końca, od danych z czujników do możliwych do wykonania wniosków.

• Interaktywne wykłady i dyskusje.
• Ćwiczenia praktyczne i studia przypadków.
• Demonstracje na żywo i praktyczne przepływy danych.

• Aby złożyć wniosek o dostosowany kurs dla tego kursu, prosimy o kontakt z nami w celu uzgodnienia.