Smart Robotics στην Παραγωγή: Τεχνητή Νοημοσύνη για Αίσθηση, Σχεδιασμό και Ελέγχο Κομμάτι εκπαίδευσης

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.

Η υπηρεσία Azure Bot συνδυάζει τη δύναμη του πλαισίου Microsoft Bot και των λειτουργιών Azure για να επιτρέψει τη γρήγορη ανάπτυξη έξυπνων bots.

Σε αυτό το κεκλημένο, ζωντανό εκπαιδευτικό πρόγραμμα, οι συμμετέχοντες θα μάθουν όπως εύκολα να δημιουργήσουν έξυπνο bot χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Στο τέλος αυτού του εκπαιδευτικού προγράμματος, οι συμμετέχοντες θα μπορούν να:

• Μάθουν τα βασικά αρχίσια των έξυπνων bots
• Μάθουν πώς να δημιουργούν έξυπνα bots χρησιμοποιώντας εφαρμογές στο cloud
• Κατανοήσουν πώς να χρησιμοποιούν το Microsoft Bot Framework, το SDK Bot Builder και την υπηρεσία Azure Bot
• Κατανοήσουν πώς να σχεδιάζουν bots χρησιμοποιώντας μοτίβα bots
• Αναπτύξουν το πρώτο έξυπνο bot τους χρησιμοποιώντας τη Microsoft Azure

Διευθυντής

• Προγραμματιστές
• Φίλοι του χόμπι
• Μηχανικοί
• Επαγγελματίες ΤΠ

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος παράσταση, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύς πρακτικός οδηγία

Ένα bot ή ένα chatbot είναι σαν ένας βοηθός υπολογιστή που χρησιμοποιείται για την αυτοματοποίηση των αλληλεπιδράσεων των χρηστών σε διάφορες πλατφόρμες ανταλλαγής μηνυμάτων και για να κάνει τα πράγματα πιο γρήγορα χωρίς να χρειάζεται οι χρήστες να μιλήσουν σε άλλον άνθρωπο.

Σε αυτήν τη ζωντανή εκπαίδευση υπό την καθοδήγηση εκπαιδευτών, οι συμμετέχοντες θα μάθουν πώς να ξεκινήσουν την ανάπτυξη ενός bot καθώς προχωρούν στη δημιουργία δειγμάτων chatbot χρησιμοποιώντας εργαλεία και πλαίσια ανάπτυξης bot.

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

• Κατανοήστε τις διαφορετικές χρήσεις και εφαρμογές των bots
• Κατανοήστε την πλήρη διαδικασία στην ανάπτυξη bots
• Εξερευνήστε τα διάφορα εργαλεία και πλατφόρμες που χρησιμοποιούνται στην κατασκευή bots
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot για το Facebook Messenger
• Δημιουργήστε ένα δείγμα chatbot χρησιμοποιώντας Microsoft Bot Framework

Ακροατήριο

• Προγραμματιστές που ενδιαφέρονται να δημιουργήσουν το δικό τους bot

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαριά πρακτική εξάσκηση

Τα Ψηφιακά Δίδυμα είναι η εικονική αντιγραφή φυσικών συστημάτων που βελτιώνονται με τη χρήση δεδομένων πραγματικού χρόνου και επιβεβαιωμένης νοηματικής ευφυίας (AI).

Αυτή η διδασκαλία υπό την καθοδήγηση ενός εκπαιδευτικού (online ή πρόσωπο με πρόσωπο) απευθύνεται σε επαγγελματίες με διάθεση σε μέτριο επίπεδο, που επιθυμούν να κατασκευάζουν, να εφαρμόζουν και να βελτιώνουν ψηφιακά δίδυμα μοντέλα χρησιμοποιώντας πραγματικά δεδομένα και εκ των οπών εξαγόμενες εντυπώσεις από AI.

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

• Να καταλάβουν την αρχιτεκτονική και τα συστατικά μέρη των ψηφιακών δίδυμων.
• Να χρησιμοποιούν εργαλεία προσομοίωσης για το μοντέλο περίπλοκων συστημάτων και περιβάλλοντος.
• Να ταιριάζουν ροές δεδομένων πραγματικού χρόνου σε εικονικά μοντέλα.
• Να εφαρμόζουν τεχνικές AI για προβλητική συμπεριφορά και ανίχνευση απώλειων.

Μορφή του Μαθήματος

• Διάλεξη και συζήτηση με αναδρόμηση.
• Πολλές εκπαιδευτικές δραστηριότητες και πράξη.
• Εφαρμογή χειρονομίσεων σε επικεφαλής-λάβω με περιβάλλον.

Ευέξη προσαρμογής του Μαθήματος

• Για να ζητήσετε μια προσαρμογμένη εκπαίδευση γι' αυτό το μάθημα, παρακαλώ επικοινωνήστε μαζί μας για να οργανώσετε.

Edge AI είναι η διάθεση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης εγκαταστασιακά σε υπολογιστές και μηχανές στα προθίβα του δικτύου, επιτρέποντας αποφάσεις σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστη καθυστέρηση.

Αυτή η διδασκαλία, η οποία πραγματοποιείται από μαθητεύτη (διαδικτύου ή στο εγχώριο), είναι προσανατολισμένη για επαγγελματίες επιπέδου υψηλότερων ανάγκων στα embedded και IoT, οι οποίοι επιθυμούν να διαθέσουν λογιστικά και συστήματα ρυθμιστικών με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής, όπου η ταχύτητα, η αξιόπιστη λειτουργία και η λειτουργία άνευ σύνδεσης είναι ζωτικές.

Στο τέλος αυτής της διάχυσης, οι μετέπειτα συμμετέχοντες θα είναι ικανοί να:

• καταλήξουν στη δομή και τους πλεονεκτήματες των συστημάτων edge AI.
• δημιουργούν και βελτιώνουν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για διάθεση σε embedded υπολογιστές.
• χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για πράξεις με έλαχιστη καθυστέρηση.
• ενδομιγκώνουν τη δύναμη edge σε αισθητήρες, υποδοχείς και εργοστασιακά πρωτόκολλα.

Σχέδιο του Μαθήματος

• ενεργητική διάλεξη και συζήτηση.
• πολλά ασκήσεις και πρόβασμα.
• υλικοποίηση ενεργής-εγκατάστασης σε περιβάλλον live-lab.

Προοπτικές Προσαρμογής του Διδακτικού Μαθήματος

• Για να απαιτήσετε μία προσωπικοποιημένη διάχυση για αυτό το μάθημα, επικοινωνήστε μαζί μας για να συμφωνήσουμε.

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.

Ένα Νευρικό Ρομπότ είναι ένα σύστημα Τεχνητής Νοημοσύνης (ΤΝ) που μπορεί να μάθει από το περιβάλλον και την εμπειρία του, χτίζοντας συγκεκριμένες ικανότητες με βάση αυτή τη γνώση. Τα Νευρικά Ρομπότ μπορούν να συνεργάζονται με ανθρώπους, δουλεύοντας πλήσι τους και μαθαίνοντας από τη συμπεριφορά τους. Επιπλέον, έχουν τη δυνατότητα να εκτελούν όχι μόνο αυτόματες πράξεις, αλλά και γνωσιακές εργασίες. Εκτός από τα φυσικά ρομπότ, τα Νευρικά Ρομπότ μπορεί να είναι και αποκλειστικά λογισμικά βασισμένα, υπάρχοντα σε υπολογιστή ως εφαρμογή λογισμικού χωρίς κινητές μέρη ή φυσική αλληλεπίδραση με τον κόσμο.

Σε αυτή τη διδασκαλία υπό την οδηγία ενός εκπαιδευτικού, οι συμμετέχοντες θα μάθουν διάφορες τεχνολογίες, πλατφόρμες και τεχνικές για την προγραμματισμό διαφορετικών ειδών μηχανικών Νευρικών Ρομπότ, και θα χρησιμοποιήσουν αυτή τη γνώση για να συμπληρώσουν τα δικά τους προ젝έκτα Νευρικών Ρομπότ.

Το μάθημα χωρίζεται σε 4 τμήματα, καθένα από τα οποία αποτελείται από τρία ημέρες διδασκαλίας, συζητήσεων και χειροντικής ανάπτυξης ρομπότ σε περιβάλλον ζωντανής εργαστήριου. Κάθε τμήμα θα κλείσει με ένα χειροντικό προ젝έκτα για να επιτρέψει στους συμμετέχοντες να ασκηθούν και να δείξουν την απόκτηση γνώσεων.

Το υλικό που θα χρησιμοποιηθεί σε αυτή τη διδασκαλία θα μιμηθεί σε 3D μέσω λογισμικού πρόσομος. Το ROS (Robot Operating System) open-source πλατφόρμα, το C++ και το Python θα χρησιμοποιηθούν για την προγραμματισμό των ρομπότ.

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

• Κατανοήσουν τους βασικούς όρους που χρησιμοποιούνται στις τεχνολογίες ρομπότ
• Κατανοήσουν και να διαχειριστούν την αλληλεπίδραση μεταξύ λογισμικού και υλικού σε ένα σύστημα ρομπότ
• Κατανοήσουν και να εφαρμόσουν τα λογισμικά συστατικά που υποβαθμίζουν τα Νευρικά Ρομπότ
• Να κατασκευάσουν και να ελέγξουν ένα πρόσομο μηχανικό Νευρικό Ρομπότ που μπορεί να δει, να αισθάνεται, να εξεγερθεί, να συλλαμβάνει, να πληροφορεί και να αλληλεπιδρά με τους ανθρώπους μέσω του φωνή
• Να επεκτείνουν τη δυνατότητα εκτέλεσης πολύπλοκων εργασιών από ένα Νευρικό Ρομπότ μέσω βάθυου μάθησης
• Να δοκιμάσουν και να συντηρήσουν ένα Νευρικό Ρομπότ σε πραγματικές σενάρια

Στόχοι του μαθήματος

• Προγραμματιστές
• Μηχανικοί

Μορφή του μαθήματος

• Μέρος διάλεξη, μέρος συζήτηση, ασκήσεις και βαρύ χειροντικό πρακτικό

Σημείωση

• Για τη προσαρμογή οποιουδήποτε μέρους αυτού του μαθήματος (γλώσσα προγραμματισμού, υπολογιστικό ρομπότ, κλπ.) επικοινωνήστε μαζί μας για τη διαμόρφωση.