Edge AI for Manufacturing: Πραγματική-Χρονία Δεξιότητας στο Τρέχουσα Επίπεδο των Συσκευών Training Course

Η προσωπικοτελουμένη, ζωντανή εκπαιδευτική μάθηση στο Ελλάδα (διαδικτύου ή επί τόπου) είναι προσανατολισμένη σε προχωρημένους επαγγελματίες AI, ερευνητές και αναπτυκτές που θέλουν να κατανιώσουν τις τελευταίες προόδους στην Edge AI, να βελτιώσουν τα μοντέλα AI τους για εφαρμογή στο edge και να έρθουν σε επίπεδο πρωτότυπων εφαρμογών σε διάφορες βιομηχανίες.

Στο τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Εξερευνήσουν προχωρημένες τεχνικές για την ανάπτυξη και βελτίωση μοντέλων Edge AI.
• Εφαρμόζουν προχωρημένες στρατηγικές για τη διάθεση μοντέλων AI σε όργανα edge.
• Χρησιμοποιούν ειδικοποιημένους προσβάσιμους και διανυσματικές πλατφόρμες για αποδοτικές εφαρμογές Edge AI.
• Βελτιώνουν τη δύναμη και αποδοτικότητα λύσεων Edge AI.
• Εξερευνήσουν πρωτότυπες εφαρμογές και εμφανίζονται τάσεις στην Edge AI.
• Βελτιώνουν προχωρημένους ενδιάμεσους και ασφαλείας στις διάθεση Edge AI.

Αυτή η επίδειξη από δασκάλο σε ύφεση (online ή σε πρωτοβουλία) στο Ελλάδα κεντρίζεται σε μεσαίου επιπέδου αναπτυξτές, επισημαντές δεδομένων και φιλότεχνους που θέλουν να λάβουν πρακτικές γνώσεις στην εγκατάσταση AI μοντέλων σε όρια δυσίασης για διάφορες εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπολογίσουν τους αρχές της Edge AI και τις πλεονεκτήσεις της.
• Κατασκευάσουν και συναρμολόγησαν το περιβάλλον υπολογιστή ακρώρων.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν AI μοντέλα για υπηρεσία ακρώρων.
• Ανάθεση πρακτικών λύσεων AI σε όρια δυσίασης.
• Εκτιμήσουν και βελτιώσουν το πρόβλημα ακρώρων μοντέλων.
• Αντιμετώπισαν ωφέλειες και ασφάλεια που σχετίζονται με Edge AI εφαρμογές.

Η πρόληψη εγκατεστώτων υποστηριζόμενη από την AI χρησιμοποίησε μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για να προβλέψει τους λόγους μη εργασίας και να βελτιώσει τους ορόσκοπους διατήρησης. Μετατρέπει τις προσεχείς μονάδες διατήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας καλύτερη χρήση, μείωση του κόστους και αυξημένη διάρκεια ζωής.

Αυτή η εκπαίδευση υποδείγματος (διαθέσιμη μέσω του διαδικτύου ή στο πλάι) στοχεύει σε επιμήκη επαγγελματίες που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής διατήρησης υποστηριζόμενων από AI σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Τέλος της εκπαιδευτικής, οι μετέχοντες θα μπορούν να:

• Υποστηρίξουν πώς διαφέρει η πρόληψη από τις προσεχείς και προληπτικές στρατηγικές διατήρησης.
• Συλλέξουν και ρύθμισαν τα δεδομένα μηχανής για ανάλυση βελτιωμένης με AI.
• Εφαρμόσουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τη ανίχνευση παραξεναγωγών και τη πρόβλεψη λόγου μη εργασίας.
• Εφαρμόζουν σχέδια από το δείκτη μέχρι τις πράξεις αποφάσεων.

Σχήμα εκπαιδευτικής:

• Διαλεγμένη λекτική και συζήτηση.
• Κατανεμήματα χειρός και περίπτωση εξέτασης.
• Τυχαίο δείγμα και πράξη συνδέσεων δεδομένων.

Επιλογές προσαρμογής της εκπαιδευτικής:

• Για μία προσωποθετημένη εκπαίδευση γι' αυτή την εκπαιδευτική, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

AI για την οικονομία προцέσων είναι η εφαρµογή μηχανικής µάθησης και ανάλυσης δεδοµένων για τη βελτίωση της απόδοσης, ποιότητας και ηχείος στις εργοστάσια.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την ηγεσία εκπαιδευτή (δια διαδίκτου ή σε κάθετο πλατφόρµα) απευθύνεται σε επισηµάντες εργοστασιακούς επαγγελµατίες οι οποίοι επιθυµούν να εφαρµόσουν τεχνητή νοηµοσύνη για να ρυθµίσουν τις λειτουργίες, να µειώσουν το πάγωµα και να υποστηρίξουν τις ειδικές πρωτοβουλίες βελτίωσης.

Στο τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συµµετέχοντες θα µπορούν να:

• Κατανοήσουν τα αρχέγονα µηχανικών πρότυπων όσον αφορά σε βελτίωση εργοστασίων.
• Συµβάλουν και µετασχηµατίζουν παραγωγικά δεδοµένα για ανάλυση.
• Εφαρµόζουν µοντέλα µηχανικής µάθησης για να υποδείξουν απώθηση και να προβλέψουν αποτυχή.
• Καταγράφουν και ερµηνεύουν τα αποτελέσµατα για να υποστηρίξουν αποφάσεις βασισµένες σε δεδοµένα.

Σχήµα εκπαίδευσης

• Διαλεγµατική λέξη και συζήτηση.
• Πολλά ασκήµατα και πρακτική.
• Εφαρµογή χέρι σε µία περιβάλλον ελεύθερου labora.

Προτιμήσεις Προσαρµογής της Εκπαίδευσης

• Για να αιτηθεί ένα προσαρµογέα εκπαιδευτή για αυτή την εκπαίδευση, διαβεβαιώστε µας να καταρτίσετε.

Η χρήση των επιστημών της επιστήμης των μηχανών και της υπολογιστικής οπτικής για να ανακαλύψουν παρανόμες, ανωμαλίες και διαφορές σε διεργασίες παραγωγής ονομάζεται AI για έλεγχο ποιότητας.

Αυτή η εκπαιδευτική καθοδήγηση (διαδικτύου ή σε υπόλοιπο τόπο) είναι για αρχάριους μέχρι εξειδικευμένους επαγγελματίες ποιότητας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία AI για τη αυτομάτιση των έλεγχων και τη βελτίωση της ποιότητας των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Στο τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Υπολογίζουν πώς εφαρμόζεται η AI στην αιθήρια διαχείρισης της ποιότητας.
• Συλλέγουν και ετικετάρουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιεί τις μηχανικές μάθηση και υπολογιστική οπτική για να ανακαλύψουν παρανόμες.
• Εξελίσσουν απλά μοντέλα AI για την εντοπισή διαφορών και πρόβλεψης αποδοχής.

Σχήμα του Μαθήματος

• Διακριτή συζήτηση και διάλεξη.
• Πολλά πρόβλημα και πράξεις.
• Χέρι-μετάχειρ εφαρμογή σε μία περιβάλλον χρήσης γραμμής.

Προθέσεις Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για να ορίσετε.

Η ΑΙ στο παροχευτικό δίκτυο και την λογιστική του κατασκευαστικού είναι η εφαρμογή προοδευτικών αναλύσεων, μηχανικής μάθησης και αυτομάτου για την εκτέλεση της προϊόντων, ροών διέυθυνσης και πρόβλεψης ζήτησης.

Αυτή η εκπαίδευση από δάσκαλο (γραμμικά ή σημεύωντας) προσβλέπει σε διευθυντικούς επαγγελματίες παροχευτικού δικτύου που θέλουν να χρησιμοποιήσουν εργαλεία με βάση την AI για να αξιοποιήσουν κατάλληλα τη λογιστική, να πρόβλεψουν εφαρμογές ζήτησης με ακρίβεια και να χειριστούν ταπεινωθείσες λειτουργίες γιατρώμα και μεταφορά.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Υπολάβουν πώς το AI εφαρμόζεται στη λογιστική και δραστηριότητες του παροχευτικού δικτύου.
• Χρησιμοποιούν μοντέλα μηχανικής μάθησης για πρόβλεψη της ζήτησης και ελέγχο προϊόντων.
• Αναλύουν δρόμους και ρυθμίζουν με τις μεθόδους βασισμένες στην AI τη μεταφορά.
• Αυτοματοποιούν τη διαδικασία λήψης αποφάσεων σε γραφεία και πληροφόρηση.

Μορφή του Μαθήματος

• Διακριτή διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Εφαρμογή με χέρια σε περίπτωση που είναι γραμμικά-λαβα.

Προοπτικές Προσαρμογής της Εκπαίδευσης

• Για να αίτησε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.

Η AI στις νοημοσύνη παραγωγή είναι η εφαρμογή τεχνητής νοημοσύνης για τη αυτομάτου, μοντορινγ και βελτιστοποίηση παραγωγικών λειτουργιών σε ρεαλ-τайμ.

Αυτή η εκπαίδευση με διδάσκοντα (online ή για χώρο) στόχο της είναι νέου επίπεδου αναλωβές και τεχνικά team lead που θέλουν να πάρουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή για τον τρόπο με τον οποίο η AI μπορεί να χρησιμοποιηθεί σε περιβάλλοντα νοημοσύνη παραγωγή.

Τέλος αυτής της εκπαιδευτικής διαδικασίας, οι συμμετέχοντες θα μπορέσουν να:

• Παίξουν κατανόηση των βασικών αρχών AI και machine learning.
• Αναγνωρίζετε σημαντικά περιπτώσεις χρήσης AI στη μεταφορά και την αυτομάτου.
• Περιγράψετε πώς η AI υποστηρίζει την πρόληψη εγκαταστάσεων, απόδοση ποιότητας και βελτιστοποίηση διαδικασίες.
• Αξιολογήστε τους βήματα που ενσωματώνονται στη χρήση από AI-δραστηριότητες.

Σχέδιο του μαθήματος

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πραγματικές περιπτώσεις και ασκήσεις ομάδας.
• Στρατηγικοί πλαισίους εφαρμογής και καθοδήγηση.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, κατεβάλετε ράντες μας.

Η εφαρμογή της AI Use Case είναι μια πρακτική, σχεδιασμός-βασική προσέγγιση για τη χρήση μηχανικής ανάλυσης δεδομένων, επιστήμης υπολογιστών και οπτικής ψηφιοποίησης για τη λύση πραγματικών αγαθών ευθυγράμμισης βιομηχανικών προβλημάτων με χρήση πραγματικών ή εμφυσημένων σημειωμάτων δεδομένων.

Αυτή η παρόχης-σεμιναρίου, ζωντανή καθοδήγηση (διαδικτύου ή υπεράστη) είναι συνετοποιημένη για μεσαίου επιπέδου διαφοροποιημένες ομάδες που επιθυμούν να συντονικά υλοποιήσουν περιπτώσεις χρήσης AI αναλόγως με τους στόχους λειτουργίας και να αποκτήσουν εμπειρία δουλειάς με βιομηχανικές περιβάλλοντα συνδυώσεων.

Τελικός αποτέλεσμος του είναι να μπορούν:

• Να επιλέγουν και να περιορίζουν ρεαλιστικά περιπτώσεις χρήσης AI από λειτουργίες, ποιότητα ή εξυπηρέτηση.
• Να δουλεύουν συντονικά για το χαρακτήρα να αναπτύξουν λύσεις μηχανικής ανάλυσης.
• Να εμποδίζουν, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλες βιομηχανικές συνδυώσεις.
• Να επεξεργάστουν ένα καθαρό πρωτότυπο μιας λύσης AI-εξυπηρετημένη βάσει μίας επιλεγμένης περιπτώσεως χρήσης.

Σχέδιο του Κούρσου

• Διαλόγος και συζήτηση αναπτυγμένων.
• Εργασία-βάσει εργασίας τεχνικών εργασιών και προτύπου.
• Δραστήριες υλοποιήσεις σε ένα ζωντανό-πειραματικό περιβάλλον.

Επιλογές Προσαρμογής του Κούρσου

• Για να αίτησε μια προσωποποιημένη καθοδήγηση για αυτό το ΚΟΥΡΣ, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας να σχεδιάσουμε.

Οι Digital Twins είναι ψευδοφαντasmατικές αντιγραφές φυσικών συστημάτων που ενισχύονται με πραγματικό χρόνο δεδομένα και AI-βασισμένη επιστημονική γνώση.

Αυτή η εκπαίδευση υπό την οδηγία μαθητών (online ή σε χώρο) προσβάλλει διευρυμένων επίπεδου επαγγελματιών που θέλουν να κατασκευάσουν, να εγκαταστήσουν και να τοποθετήσουν μοντέλα digital twin χρησιμοποιώντας πραγματικό χρόνο δεδομένα και AI-βασισμένα συμπεράσματα.

Ατέλεστη αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Διαβεβαιώσουν την αρχιτεκτονική και τους συνιστώμενους των digital twins.
• Χρησιμοποιήσουν εργαλεία προσομοίωσης για να μοντελοποιήσουν πολύπλοκα συστήματα και περιβάλλον.
• Συγχωνεύστε δέδομενα πραγματικού χρόνου στα ψευδοφανταστικά μοντέλα.
• Εφαρμόστε τεχνητή νοημοσύνη προσωπικά για προβληματικά συμπεριφορά και ανώτερη ενδείξεις.

Σχήμα του Κλάση

• Διακριτή συζήτηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές.
• Λειτουργία εφαρμογών σε περιβάλλον live-lab.

Επιλογές Προσαρμογής της Κλάσης

• Για να αίτησε μια προσωπικότερη εκπαίδευση για αυτή την κλάση, σας παρακαλούμε να επικοινωνήσετε μαζί μας για να διοργανώσετε.

Συνδυάστε τη μεταβαλλόμενη δύναμη του AI με τη ευέλικτη φύση της πολιτικής υπολογιστών κοντά σε αυτό το ολοκληρωματικό μάθημα. Διδάσκετε να εγκαταστήσετε AI μοντέλα άμεσα σε κοντά υπολογιστές, από την κατανόηση των δομών CNN έως την εξειδίκευση στη διάβαση γνώσεων και την διακοσμημένη μάθηση. Αυτό το πρακτικό εκπαιδεύτρια μάθημα σας εξετάζει με τις δεξιότητες να οικονομίσετε την απόδοση AI για ρεαλ-τайμ επεξεργασία και λήψη αποφάσεων στο edge.

Αυτή η διδασκαλία με επίδειξη εξ εργάσματος (online ή σε χώρο πρόσβασης) στην Ελλάδα είναι κατευθυνόμενη σε μεσοβαθέιους ανάπτυξης και IT επαγγελματίες που θέλουν να λάβουν μια όλοκληρη κατανόηση του Edge AI από την ιδέα στην πρακτική εφαρμογή, περιλαμβανομένης της εγκατάστασης και διαχείρισης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Διαθέσουν γνώση των βασικών εργαλείων και τεχνικών του Edge AI.
• Εγκαταστήσουν και προσαρμόσουν αποκεντρωμένους χώρους εργασίας Edge AI.
• Αναπτύξουν, εκπαιδεύσουν και βελτιώσουν μοντέλα Edge AI.
• Διαχειρίζονται και διαμορφώνουν εφαρμογές Edge AI.
• Ενσωματώσουν το Edge AI σε υπάρχοντα συστήματα και διαδικασίες.
• Αντιμετωπίζουν ενορθώσεις ως προς την αξιολόγηση και καλές πρακτικές στην εφαρμογή Edge AI.

Αυτή η εκπαιδευτική μάθηση, ζωντανή και γραμμής-γραμμή (όχι προσωπική παρουσία ή διαδικτύου) στο Ελλάδα, είναι προσαρμοσμένη για μεσαίου επιπέδου προγραμματιστές, σχεδιαστές συστημάτων και επαγγελματίες της βιομηχανίας που θέλουν να χρησιμοποιήσουν τη Edge AI για την αύξηση των δυνατοτήτων επεξεργασίας και ανάλυσης δεδομένων στα IoT εφαρμογές.

Με το τέλος αυτής της μάθησης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Υπολογίζουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τη χρήση της στα IoT.
• Εγκαταστήσουν και ρυθμίσουν περιβάλλον Edge AI για δασκάλια IoT.
• Δημιουργήσουν και εγκαταστήσουν μοντέλα AI σε edge devices για IoT εφαρμογές.
• Προσαρμόσουν την επεξεργασία και απόφαση όλων των συστημάτων IoT.
• Συμβαδίζουν Edge AI με διάφορα IoT πρωτόκολλα και πλατφόρμες.
• Αντιμετωπίστηκαν τα ενδιάμεσα συνθήματα και καλές πρακτικές στη Edge AI για IoT.

Η βιομηχανική υπερβολική επισκόπηση με την Τεχνητή Νοημοσύνη (AI) μετατρέπει πώς οι κατασκευαστές και οι ομάδες QA εντοπίζουν δυσμόρφιες επιφανειών, επιβεβαιώνουν τη συμμόρφωση των μονάδων και αυτοματοποιούν διαδικασίες οπτικής ελέγχου.

Αυτός ο διδασκόμενος προσωπικά μάθητρος (online ή σε χώρο γενικής χρήσης) είναι κατευθυνόμενος σε ομάδες QA επιπέδου μεταξύ διαστήματος και πρωτοποριακό, αυτοματισμό εγκαταστάσεων για την ανάπτυξη και έγκαιρη υλοποίηση συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης για την εντοπιση δυσμορφιών και έγκαιροι παρατηρητές χρησιμοποιώντας τεχνικές AI.

Τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι μαθητές θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τη σχεδιασμό και τις προσαρμογές βιομηχανικών συστημάτων υπερβολικής επισκόπησης.
• Σχεδιάζουν AI μοντέλα για την ανίχνευση δυσμορφιών χρησιμοποιώντας παικτικό μάθηση.
• Ενσωματώνουν ελέγχου περίστασης κατά πραγματεία αποδοχή με βιομηχανικά κάμερα ή συσκευές.
• Διαθέτουν και βελτιώνουν AI υποστήριξη ελέγχου για παραγωγικά περιβάλλον.

Φόρμα της Μάθησης

• Δυναμική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολύ εργασίες και πράξεις.
• Εμπειρική υλοποίηση σε μια περιβάλλων live-lab.

Προτύπωση της εκπαιδευτικής Καθοδήγησης

• Για μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, καλέστε μας για συζήτηση.

Αυτή η εκπαιδεύση από καθηγητή (online ή στο χώρο εργασίας) στο Ελλάδα είναι σχεδιασμένη για νέους πρόγραμματες και IT επαγγελματίες που θέλουν να καταλάβουν τα βασικά στοιχεία της Edge AI και τις εισαγωγικές εφαρμογές της.

Τέλος αυτής της εκπαιδεύσεως, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Καταλάβουν τα βασικά όριζόντια και την αρχιτεκτονική της Edge AI.
• Στηλίδα και προσαρμόσουν περιβάλλοντα Edge AI.
• Διαμορφώστε και εγκαταστήστε απλές εφαρμογές Edge AI.
• Αναγνωρίστε και καταλάβουν τις περιπτώσεις χρήσης και τις πλεονεκτήσεις της Edge AI.

Το Smart Robotics είναι η ενσωμάτωση τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αίσθηση, λήψη αποφάσεων και αυτόνομη ελίξη.

Αυτή η διδασκαλία με οδηγό (online ή γραμμικά) στοχεύει σε προχωρημένους ρομποτικολόγους, ενσωματώτες συστήματος και ηγέτες αυτομάτου που επιθυμούν να εφαρμόσουν AI-χαλκονική αίσθηση, σχεδιασμό και ελίξη σε ρομποτικά περιβάλλοντα αυτοποίησης.

Μέχρι το τέλος αυτής της διδασκαλίας, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Συνιεσθεί και εφαρμόσει τεχνητή νοημοσύνη για ρομποτική αίσθηση και συνδυασμό αισθητηρίων.
• Αναπτύξει λογισμικά προγραμμάτων για κοινή δουλειά ρομποτικών και βιομηχανικών ρομπότ.
• Εγκαθίστατε στρατηγικές ελήξεως με βάση την μάθηση για πραγματικό χρόνο λήψη αποφάσεων.
• Ενσωματώσει εξελιγμένα συστήματα ρομποτικής σε διαδικασίες κατασκευής προϊόντων.

Σχέδιο της Διδασκαλίας

• Διεξοδική μάθηση και συζήτηση.
• Πολλά ασκήσεις και πρακτικές εμπειρίες.
• Εφαρμογή με βάση πραγματικό χώρο-λαβωτή.

Προσαρμοσμένα Διδασκαλίας Επιλογές

• Για να αιτηθεί προσαρμοσμένη διδασκαλία για αυτή την ενότητα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας.