Kurzusleírás

A mesterséges intelligencia alapjai

  • Mi az MI, a gépi tanulás és a mély tanulás?
  • Tanulási típusok: felügyelt, felügyelet nélküli, megerősítéses
  • Az MI ipari mítoszai és valósága

Az MI az intelligens gyártás kontextusában

  • Mi tesz egy gyárat „intelligenssé”?
  • Az MI szerepe az Ipari 4.0-ban és az ipari automatizációban
  • Az engedélyező technológiák áttekintése (IoT, edge computing, digitális ikrek)

Kulcsfontosságú alkalmazási területek a gyártásban

  • Prediktív karbantartás és berendezések megbízhatósága
  • Minőségbiztosítás és anomália észlelése
  • Folyamatoptimalizálás és hozamjavítás

Az adatéletciklus megértése

  • Ipari adatok érzékelése és gyűjtése
  • Adatelőkészítés és minőségi szempontok
  • Alapvető fogalmak az adatvezérelt döntéshozatalban

MI projekt tervezés és stratégia

  • Magas hatású alkalmazási területek azonosítása
  • A megfelelő csapat felépítése és sikerességi mutatók meghatározása
  • Gyakori kihívások és enyhítési stratégiák

Esettanulmányok és ipari alkalmazások

  • Valós példák az autóiparból, élelmiszeriparból, gyógyszeriparból és nehéziparból
  • Tapasztalatok a digitális átalakítási utakból
  • Sikerességi tényezők és elkerülendő buktatók

Útmutató a kezdéshez

  • Lépések egy MI kezdeményezés elindításához
  • Technológiai megfontolások és beszállító kiválasztása
  • Skálázhatóság, etika és munkaerő-adaptáció

Összefoglalás és következő lépések

Követelmények

  • Alapvető ipari folyamatok vagy üzemeltetési ismeretek
  • Érdeklődés a digitális átalakítás vagy innovációs stratégia iránt
  • Kényelem a technológiai bevezetési viták során

Közönség

  • Műveleti menedzserek
  • Gyárvezetők
  • Technikai vezetők
 14 Órák

Résztvevők száma


Ár per résztvevő

Vélemények (2)

Közelgő kurzusok

Rokon kategóriák