Πρακτικό Εργαστήριο: Υλοποίηση Περιπτώσεων Χρήσης ΤΝ με Βιομηχανικά Δεδομένα Κομμάτι εκπαίδευσης

Εισαγωγή και Επιλογή Περίπτωσης Χρήσης από την Ομάδα

• Επισκόπηση της ΤΝ σε βιομηχανικά περιβάλλοντα
• Κατηγορίες περιπτώσεων χρήσης: ποιότητα, συντήρηση, ενέργεια, logistics
• Σχηματισμός ομάδων και οριοθέτηση στόχων του έργου

Κατανόηση και Προετοιμασία Βιομηχανικών Δεδομένων

• Τύποι βιομηχανικών δεδομένων: χρονοσειρές, πινακοποιημένα, εικόνες, κείμενο
• Απόκτηση, καθαρισμός και προεπεξεργασία δεδομένων
• Διερευνητική ανάλυση δεδομένων με Pandas και Matplotlib

Επιλογή Μοντέλου και Δημιουργία Πρωτοτύπου

• Επιλογή μεταξύ παλινδρόμησης, ταξινόμησης, συσταδοποίησης ή ανίχνευσης ανωμαλιών
• Εκπαίδευση και αξιολόγηση μοντέλων με Scikit-learn
• Χρήση TensorFlow ή PyTorch για προηγμένη μοντελοποίηση

Οπτικοποίηση και Ερμηνεία Αποτελεσμάτων

• Δημιουργία διαισθητικών πινάκων ελέγχου (dashboards) ή αναφορών
• Ερμηνεία μετρικών απόδοσης (ακρίβεια, precision, recall)
• Τεκμηρίωση παραδοχών και περιορισμών

Προσομοίωση Ανάπτυξης και Ανατροφοδότηση

• Προσομοίωση σεναρίων ανάπτυξης σε edge/cloud περιβάλλοντα
• Συλλογή ανατροφοδότησης και βελτίωση μοντέλων
• Στρατηγικές για ενσωμάτωση με τις επιχειρησιακές διαδικασίες

Ανάπτυξη Τελικού Έργου (Capstone Project)

• Ολοκλήρωση και δοκιμή ομαδικών πρωτοτύπων
• Αξιολόγηση από ομοτίμους και συνεργατική αποσφαλμάτωση
• Προετοιμασία παρουσίασης έργου και τεχνικής περίληψης

Παρουσιάσεις Ομάδων και Κλείσιμο

• Παρουσίαση εννοιών και αποτελεσμάτων λύσεων ΤΝ
• Ομαδικός αναστοχασμός και διδάγματα
• Πλάνο πορείας για κλιμάκωση των περιπτώσεων χρήσης εντός του οργανισμού

Σύνοψη και Επόμενα Βήματα