Διαδίκτυος AI for Manufacturing Καλλιέργεια στην Ελλάδα

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.

Το Edge AI είναι η ανάπτυξη μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης απευθείας σε συσκευές και μηχανήματα στο άκρο του δικτύου, επιτρέποντας τη λήψη αποφάσεων σε πραγματικό χρόνο με ελάχιστο χρόνο απόκρισης.

Αυτή η ζωντανή εκπαίδευση με εκπαιδευτή (online ή onsite) απευθύνεται σε προχωρημένους επαγγελματίες ενσωματωμένων συστημάτων και IoT που επιθυμούν να αναπτύξουν συστήματα λογικής και ελέγχου με τεχνητή νοημοσύνη σε περιβάλλοντα παραγωγής όπου η ταχύτητα, η αξιοπιστία και η λειτουργία εκτός σύνδεσης είναι κρίσιμες.

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

• Κατανοούν την αρχιτεκτονική και τα οφέλη των συστημάτων Edge AI.
• Δημιουργούν και βελτιστοποιούν μοντέλα τεχνητής νοημοσύνης για ανάπτυξη σε ενσωματωμένες συσκευές.
• Χρησιμοποιούν εργαλεία όπως TensorFlow Lite και OpenVINO για συμπερασμό χαμηλής καθυστέρησης.
• Ενσωματώνουν τη νοημοσύνη στο άκρο με αισθητήρες, ενεργοποιητές και βιομηχανικά πρωτόκολλα.

Μορφή του Μαθήματος

• Διαδραστική διάλεξη και συζήτηση.
• Πολλές ασκήσεις και πρακτική.
• 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 κανονίσουμε.

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 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 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.

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 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.

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 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.