Edge AI στην Παραγωγή: Πραγματοχρόνια Νοημοσύνη σε Επίπεδο Συσκευής Κομμάτι εκπαίδευσης

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή στο Ελλάδα (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τηλεπικοινωνιών, μηχανικούς AI και ειδικούς IoT μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εξερευνήσουν πώς τα δίκτυα 5G επιταχύνουν τις εφαρμογές Edge AI.

Μέχρι το τέλος αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Να κατανοήσουν τις θεμελιώδεις αρχές της τεχνολογίας 5G και την επίδρασή της στην Edge AI.
• Να αναπτύξουν μοντέλα AI βελτιστοποιημένα για εφαρμογές χαμηλής καθυστέρησης σε περιβάλλοντα 5G.
• Να υλοποιήσουν συστήματα λήψης αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας Edge AI και συνδεσιμότητα 5G.
• Να βελτιστοποιήσουν τα φορτία εργασίας AI για αποδοτική απόδοση σε συσκευές edge.

6G και το Ευφυές Edge είναι ένα μάθημα με προσανατολισμό στο μέλλον που διερευνά την ενσωμάτωση των ασύρματων τεχνολογιών 6G με την υπολογιστική στην άκρη (edge computing), τα οικοσυστήματα IoT και την επεξεργασία δεδομένων που καθοδηγείται από τεχνητή νοημοσύνη, για την υποστήριξη ευφυών, χαμηλής καθυστέρησης και προσαρμοστικών υποδομών.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, ζωντανή (online ή επιτόπου) απευθύνεται σε αρχιτέκτονες πληροφορικής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατανοήσουν και να σχεδιάσουν κατανεμημένες αρχιτεκτονικές επόμενης γενιάς, αξιοποιώντας τη συνέργεια της συνδεσιμότητας 6G και των ευφυών συστημάτων άκρου.

Με την ολοκλήρωση αυτού του μαθήματος, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοήσουν πώς το 6G θα μετασχηματίσει την υπολογιστική στην άκρη και τις αρχιτεκτονικές IoT.
• Σχεδιάσουν κατανεμημένα συστήματα για εξαιρετικά χαμηλή καθυστέρηση, υψηλό εύρος ζώνης και αυτόνομες λειτουργίες.
• Ενσωματώσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη και την ανάλυση δεδομένων στην άκρη για έξυπνη λήψη αποφάσεων.
• Σχεδιάσουν κλιμακούμενες, ασφαλείς και ανθεκτικές υποδομές άκρου έτοιμες για 6G.
• Αξιολογήσουν επιχειρηματικά και λειτουργικά μοντέλα που ενεργοποιούνται από τη σύγκλιση 6G-edge.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστικές διαλέξεις και συζητήσεις.
• Μελέτες περίπτωσης και ασκήσεις εφαρμοσμένου σχεδιασμού αρχιτεκτονικής.
• Πρακτική προσομοίωση με προαιρετικά εργαλεία edge ή containers.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαίδευση που καθοδηγείται από εκπαιδευτή και πραγματοποιείται ζωντανά σε Ελλάδα (online ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης, ερευνητές και προγραμματιστές προχωρημένου επιπέδου που επιθυμούν να κατακτήσουν τις πιο πρόσφατες εξελίξεις στο Edge AI, να βελτιστοποιήσουν τα μοντέλα AI για ανάπτυξη σε συσκευές άκρης και να εξερευνήσουν εξειδικευμένες εφαρμογές σε διάφορους κλάδους.

Μέχρι το τέλος της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εξερευνήσουν προηγμένες τεχνικές στην ανάπτυξη και βελτιστοποίηση μοντέλων Edge AI.
• Να υλοποιήσουν στρατηγικές αιχμής για την ανάπτυξη μοντέλων AI σε συσκευές άκρης.
• Να χρησιμοποιήσουν εξειδικευμένα εργαλεία και πλαίσια για προηγμένες εφαρμογές Edge AI.
• Να βελτιστοποιήσουν την απόδοση και την αποτελεσματικότητα των λύσεων Edge AI.
• Να εξερευνήσουν καινοτόμες περιπτώσεις χρήσης και αναδυόμενες τάσεις στο Edge AI.
• Να αντιμετωπίσουν προηγμένες ηθικές και σχετικές με την ασφάλεια παραμέτρους σε αναπτύξεις Edge AI.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εισηγητή στην <τοποθεσία> (online ή στον χώρο σας) απευθύνεται σε προγραμματιστές, επιστήμονες δεδομένων και λάτρεις της τεχνολογίας μεσαίου επιπέδου, που επιθυμούν να αποκτήσουν πρακτικές δεξιότητες στην ανάπτυξη μοντέλων ΤΝ σε συσκευές edge για διάφορες εφαρμογές.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις αρχές του Edge AI και τα οφέλη του.
• Ρυθμίζουν και διαμορφώνουν το περιβάλλον υπολογιστικής αιχμής.
• Αναπτύσσουν, εκπαιδεύουν και βελτιστοποιούν μοντέλα ΤΝ για ανάπτυξη σε συσκευές edge.
• Υλοποιούν πρακτικές λύσεις ΤΝ σε συσκευές edge.
• Αξιολογούν και βελτιώνουν την απόδοση των μοντέλων που έχουν αναπτυχθεί σε edge.
• Αντιμετωπίζουν ζητήματα ηθικής και ασφάλειας σε εφαρμογές Edge AI.

Η προληπτική συντήρηση με χρήση τεχνητής νοημοσύνης εφαρμόζει μηχανική μάθηση και ανάλυση δεδομένων για την πρόβλεψη βλαβών εξοπλισμού και τη βελτιστοποίηση των προγραμμάτων συντήρησης. Μετατρέπει τα αντιδραστικά μοντέλα συντήρησης σε προληπτικές στρατηγικές, επιτρέποντας μεγαλύτερη διαθεσιμότητα, μείωση κόστους και διάρκεια ζωής των περιουσιακών στοιχείων.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, σε πραγματικό χρόνο (διαδικτυακά ή επιτόπου) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν λύσεις προληπτικής συντήρησης βασισμένες στην τεχνητή νοημοσύνη σε βιομηχανικά περιβάλλοντα.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν πώς η προληπτική συντήρηση διαφέρει από τις αντιδραστικές και προληπτικές στρατηγικές συντήρησης.
• Να συλλέγουν και να δομούν δεδομένα μηχανών για ανάλυση βασισμένη στην τεχνητή νοημοσύνη.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη βλαβών.
• Να υλοποιούν ολοκληρωμένες ροές εργασίας από δεδομένα αισθητήρων έως εφαρμόσιμες πληροφορίες.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτικές ασκήσεις και μελέτες περίπτωσης.
• Ζωντανή επίδειξη και πρακτικές ροές δεδομένων.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για Βελτιστοποίηση Διεργασιών είναι η εφαρμογή μηχανικής μάθησης και ανάλυσης δεδομένων για τη βελτίωση της απόδοσης, της ποιότητας και της παραγωγικότητας στις βιομηχανικές λειτουργίες.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανά (διαδικτυακά ή στις εγκαταστάσεις σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες της βιομηχανίας παραγωγής μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν τεχνικές ΤΝ για τον εξορθολογισμό των λειτουργιών, τη μείωση του χρόνου διακοπής λειτουργίας και την υποστήριξη πρωτοβουλιών συνεχούς βελτίωσης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν τις έννοιες της ΤΝ που σχετίζονται με τη βελτιστοποίηση της βιομηχανικής παραγωγής.
• Να συλλέγουν και να προετοιμάζουν δεδομένα παραγωγής για ανάλυση.
• Να εφαρμόζουν μοντέλα μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό σημείων συμφόρησης και την πρόβλεψη αστοχιών.
• Να οπτικοποιούν και να ερμηνεύουν τα αποτελέσματα για την υποστήριξη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη για τον Ποιοτικό Έλεγχο είναι η χρήση υπολογιστικής όρασης και τεχνικών μηχανικής μάθησης για τον εντοπισμό ελαττωμάτων, ανωμαλιών και αποκλίσεων στις διαδικασίες παραγωγής.

Αυτή η εκπαίδευση, με καθοδήγηση εκπαιδευτή και ζωντανή παρακολούθηση (διαδικτυακά ή στις εγκαταστάσεις σας), απευθύνεται σε επαγγελματίες ποιότητας αρχαρίου έως μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία Τεχνητής Νοημοσύνης για να αυτοματοποιήσουν τους ελέγχους και να βελτιώσουν την ποιότητα των προϊόντων σε περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Κατανοούν πώς εφαρμόζεται η Τεχνητή Νοημοσύνη στον βιομηχανικό ποιοτικό έλεγχο.
• Συλλέγουν και επισημαίνουν δεδομένα εικόνων ή αισθητήρων από γραμμές παραγωγής.
• Χρησιμοποιούν μηχανική μάθηση και υπολογιστική όραση για την ανίχνευση ελαττωμάτων.
• Αναπτύσσουν απλά μοντέλα Τεχνητής Νοημοσύνης για την ανίχνευση ανωμαλιών και την πρόβλεψη της απόδοσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για διευθέτηση.

Η AI στην Εφοδιαστική Αλυσίδα και την Εφοδιαστική της Παραγωγής αφορά την εφαρμογή προγνωστικής ανάλυσης, μηχανικής μάθησης και αυτοματοποίησης για τη βελτιστοποίηση αποθεμάτων, δρομολόγησης και πρόβλεψης ζήτησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακή ή δια ζώσης) απευθύνεται σε επαγγελματίες εφοδιαστικής αλυσίδας μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να εφαρμόσουν εργαλεία βασισμένα σε AI για να βελτιώσουν την απόδοση της εφοδιαστικής, να προβλέπουν με ακρίβεια τη ζήτηση και να αυτοματοποιήσουν τις διαδικασίες αποθήκης και μεταφοράς.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν πώς εφαρμόζεται η AI σε δραστηριότητες εφοδιαστικής και εφοδιαστικής αλυσίδας.
• Να χρησιμοποιούν μοντέλα μηχανικής μάθησης για πρόβλεψη ζήτησης και έλεγχο αποθεμάτων.
• Να αναλύουν διαδρομές και να βελτιστοποιούν τις μεταφορές χρησιμοποιώντας τεχνικές βασισμένες σε AI.
• Να αυτοματοποιούν τη λήψη αποφάσεων στις αποθήκες και τις διαδικασίες εκπλήρωσης παραγγελιών.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η Τεχνητή Νοημοσύνη στα Έξυπνα Εργοστάσια είναι η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης για την αυτοματοποίηση, την παρακολούθηση και τη βελτιστοποίηση των βιομηχανικών λειτουργιών σε πραγματικό χρόνο.

Αυτή η εκπαίδευση με εισηγητή, είτε ζωντανά (online ή onsite), απευθύνεται σε στελέχη λήψης αποφάσεων και τεχνικούς υπεύθυνους αρχικού επιπέδου που επιθυμούν να αποκτήσουν μια στρατηγική και πρακτική εισαγωγή στο πώς μπορεί να αξιοποιηθεί η Τεχνητή Νοημοσύνη σε περιβάλλοντα έξυπνων εργοστασίων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τις βασικές αρχές της Τεχνητής Νοημοσύνης και της μηχανικής μάθησης.
• Εντοπίζουν βασικές περιπτώσεις χρήσης της ΤΝ στην κατασκευαστική βιομηχανία και τον αυτοματισμό.
• Διερευνούν πώς η ΤΝ υποστηρίζει την προγνωστική συντήρηση, τον ποιοτικό έλεγχο και τη βελτιστοποίηση διαδικασιών.
• Αξιολογούν τα βήματα που εμπλέκονται στην έναρξη πρωτοβουλιών που βασίζονται στην ΤΝ.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πραγματικές μελέτες περιπτώσεων και ομαδικές ασκήσεις.
• Στρατηγικά πλαίσια και καθοδήγηση υλοποίησης.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η υλοποίηση περιπτώσεων χρήσης AI είναι μια πρακτική, βασισμένη σε έργα προσέγγιση για την εφαρμογή μηχανικής μάθησης, υπολογιστικής όρασης και ανάλυσης δεδομένων για την επίλυση πραγματικών βιομηχανικών προκλήσεων χρησιμοποιώντας πραγματικά ή προσομοιωμένα σύνολα δεδομένων.

Αυτή η εκπαίδευση με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή onsite), απευθύνεται σε διαλειτουργικές ομάδες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να υλοποιήσουν συνεργατικά περιπτώσεις χρήσης AI ευθυγραμμισμένες με τους επιχειρησιακούς τους στόχους και να αποκτήσουν εμπειρία στην εργασία με βιομηχανικές ροές δεδομένων.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Επιλέγουν και οριοθετούν πρακτικές περιπτώσεις χρήσης AI από τη λειτουργία, την ποιότητα ή τη συντήρηση.
• Συνεργάζονται διαλειτουργικά για την ανάπτυξη λύσεων μηχανικής μάθησης.
• Διαχειρίζονται, καθαρίζουν και αναλύουν ποικίλα βιομηχανικά σύνολα δεδομένων.
• Παρουσιάζουν ένα λειτουργικό πρωτότυπο μιας λύσης βασισμένης σε AI για μια επιλεγμένη περίπτωση χρήσης.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Ομαδικές ασκήσεις και εργασία σε έργα.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Αυτή η εκπαιδευτική συνεδρία με καθοδήγηση εκπαιδευτή, ζωντανή, σε Ελλάδα (διαδικτυακά ή με φυσική παρουσία), απευθύνεται σε προχωρημένου επιπέδου επαγγελματίες κυβερνοασφάλειας, μηχανικούς AI και προγραμματιστές IoT που επιθυμούν να εφαρμόσουν ισχυρά μέτρα ασφαλείας και στρατηγικές ανθεκτικότητας για συστήματα Edge AI.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν τους κινδύνους ασφαλείας και τις ευπάθειες σε εφαρμογές Edge AI.
• Εφαρμόζουν τεχνικές κρυπτογράφησης και ταυτοποίησης για προστασία δεδομένων.
• Σχεδιάζουν ανθεκτικές αρχιτεκτονικές Edge AI που μπορούν να αντέξουν κυβερνοαπειλές.
• Εφαρμόζουν στρατηγικές ασφαλούς ανάπτυξης μοντέλων AI σε περιβάλλοντα edge.

Οι μονάδες μηχανικής μάθησης Cambricon MLU είναι εξειδικευμένα τσιπ τεχνητής νοημοσύνης βελτιστοποιημένα για συμπερασμό και εκπαίδευση σε σενάρια άκρου και κέντρων δεδομένων.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή σε φυσικό χώρο) απευθύνεται σε προγραμματιστές μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να κατασκευάζουν και να αναπτύσσουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης χρησιμοποιώντας το πλαίσιο BANGPy και το Neuware SDK σε υλικό Cambricon MLU.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να εγκαθιστούν και να παραμετροποιούν τα περιβάλλοντα ανάπτυξης BANGPy και Neuware.
• Να αναπτύσσουν και να βελτιστοποιούν μοντέλα βασισμένα σε Python και C++ για τις MLU της Cambricon.
• Να αναπτύσσουν μοντέλα σε συσκευές άκρου και κέντρων δεδομένων που εκτελούν τον runtime Neuware.
• Να ενσωματώνουν ροές εργασίας μηχανικής μάθησης με τις δυνατότητες επιτάχυνσης που προσφέρουν ειδικά οι MLU.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πρακτική εξάσκηση στη χρήση των BANGPy και Neuware για ανάπτυξη και υλοποίηση.
• Καθοδηγούμενες ασκήσεις εστιασμένες στη βελτιστοποίηση, την ενσωμάτωση και τον έλεγχο.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση βασισμένη στο μοντέλο της συσκευής Cambricon ή στην περίπτωση χρήσης σας, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας.

Τα Ψηφιακά Δίδυμα είναι εικονικά αντίγραφα φυσικών συστημάτων, ενισχυμένα με δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και ευφυΐα βασισμένη στην Τεχνητή Νοημοσύνη.

Αυτό το εκπαιδευτικό πρόγραμμα με εισηγητή (δια ζώσης ή εξ αποστάσεως) απευθύνεται σε επαγγελματίες μεσαίου επιπέδου που επιθυμούν να δημιουργήσουν, να αναπτύξουν και να βελτιστοποιήσουν μοντέλα ψηφιακών διδύμων χρησιμοποιώντας δεδομένα σε πραγματικό χρόνο και γνώσεις που προκύπτουν από την Τεχνητή Νοημοσύνη.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα δομικά στοιχεία των ψηφιακών διδύμων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για τη μοντελοποίηση σύνθετων συστημάτων και περιβαλλόντων.
• Να ενσωματώνουν ροές δεδομένων σε πραγματικό χρόνο στα εικονικά μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης για προγνωστική συμπεριφορά και ανίχνευση ανωμαλιών.

Μορφή του μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πληθώρα ασκήσεων και πρακτικής.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές προσαρμογής του μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.

Η βιομηχανική όραση υπολογιστών με Τεχνητή Νοημοσύνη μετασχηματίζει τον τρόπο με τον οποίο οι κατασκευαστές και οι ομάδες διασφάλισης ποιότητας ανιχνεύουν επιφανειακά ελαττώματα, επαληθεύουν τη συμμόρφωση εξαρτημάτων και αυτοματοποιούν τις διαδικασίες οπτικής επιθεώρησης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (διαδικτυακά ή δια ζώσης) απευθύνεται σε ομάδες διασφάλισης ποιότητας μεσαίου έως προχωρημένου επιπέδου, μηχανικούς αυτοματισμού και προγραμματιστές που επιθυμούν να σχεδιάσουν και να υλοποιήσουν συστήματα όρασης υπολογιστών για ανίχνευση ελαττωμάτων και επιθεώρηση χρησιμοποιώντας τεχνικές Τεχνητής Νοημοσύνης.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση να:

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα στοιχεία των βιομηχανικών συστημάτων όρασης.
• Κατασκευάζουν μοντέλα ΤΝ για οπτική ανίχνευση ελαττωμάτων χρησιμοποιώντας βαθιά μάθηση.
• Ενσωματώνουν διαδικασίες επιθεώρησης σε πραγματικό χρόνο με βιομηχανικές κάμερες και συσκευές.
• Αναπτύσσουν και βελτιστοποιούν συστήματα επιθεώρησης που τροφοδοτούνται από ΤΝ για περιβάλλοντα παραγωγής.

Δομή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική εξάσκηση.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να κανονίσουμε.

Η Έξυπνη Ρομποτική είναι η ενσωμάτωση της τεχνητής νοημοσύνης σε ρομποτικά συστήματα για βελτιωμένη αντίληψη, λήψη αποφάσεων και αυτόνομο έλεγχο.

Αυτή η εκπαίδευση με εκπαιδευτή, ζωντανή (online ή σε φυσική παρουσία) απευθύνεται σε προχωρημένους μηχανικούς ρομποτικής, ολοκληρωτές συστημάτων και υπεύθυνους αυτοματισμού που επιθυμούν να εφαρμόσουν με τεχνητή νοημοσύνη αντίληψη, σχεδιασμό και έλεγχο σε έξυπνα περιβάλλοντα παραγωγής.

Με την ολοκλήρωση αυτής της εκπαίδευσης, οι συμμετέχοντες θα είναι σε θέση:

• Να κατανοούν και να εφαρμόζουν τεχνικές τεχνητής νοημοσύνης για την αντίληψη και τη σύντηξη αισθητήρων σε ρομποτικά συστήματα.
• Να αναπτύσσουν αλγορίθμους σχεδίασης κίνησης για συνεργατικά και βιομηχανικά ρομπότ.
• Να αναπτύσσουν στρατηγικές ελέγχου βασισμένες στη μάθηση για λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο.
• Να ενσωματώνουν ευφυή ρομποτικά συστήματα σε ροές εργασίας έξυπνων εργοστασίων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• Πρακτική υλοποίηση σε περιβάλλον ζωντανού εργαστηρίου.

Επιλογές Προσαρμογής Μαθήματος

• Για να ζητήσετε προσαρμοσμένη εκπαίδευση για αυτό το μάθημα, παρακαλούμε επικοινωνήστε μαζί μας για να το κανονίσουμε.