Gyakorlati workshop: AI felhasználási esetek megvalósítása ipari adatokkal Képzés

Bevezetés és csapatfelhasználási eset kiválasztása

• Az AI áttekintése ipari környezetben
• Felhasználási eset kategóriák: minőség, karbantartás, energia, logisztika
• Csapatalakítás és a projektcélok körülhatárolása

Az ipari adatok megértése és előkészítése

• Ipari adatok típusai: idősoros, táblázatos, képi, szöveges
• Adatgyűjtés, tisztítás és előfeldolgozás
• Feltáró adatelemzés Pandas és Matplotlib használatával

Modellválasztás és prototípus-készítés

• Választás regresszió, osztályozás, klaszterezés vagy anomáliadetektálás között
• Modellek betanítása és kiértékelése Scikit-learn segítségével
• TensorFlow vagy PyTorch használata fejlett modellezéshez

Az eredmények vizualizálása és értelmezése

• Intuitív irányítópultok vagy jelentések készítése
• Teljesítménymutatók értelmezése (pontosság, precizitás, fedés)
• Feltételezések és korlátok dokumentálása

Üzembe helyezési szimuláció és visszajelzés

• Edge/felhő üzembe helyezési forgatókönyvek szimulálása
• Visszajelzések gyűjtése és a modellek fejlesztése
• Stratégiák az üzemeltetéssel való integrációhoz

Záróprojekt fejlesztése

• A csapatprototípusok véglegesítése és tesztelése
• Szakértői értékelés és együttműködésen alapuló hibakeresés
• A projektbemutató és a technikai összefoglaló előkészítése

Csapatbemutatók és lezárás

• AI-megoldási koncepciók és eredmények bemutatása
• Csoportos reflexió és levont tanulságok
• Ütemterv a felhasználási esetek szervezeten belüli skálázásához

Összefoglalás és következő lépések