Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing

• Zrozumienie systemów automatyki przemysłowej
• Doświadczenie z koncepcjami sztucznej inteligencji lub uczenia maszynowego
• Podstawowa wiedza na temat danych z czujników i przetwarzania obrazu

Odbiorcy

• Inżynierowie przemysłowi
• Specjaliści ds. automatyzacji
• Programiści AI

Multimodal AI przekształca automatykę przemysłową i produkcję poprzez integrację danych tekstowych, obrazów i czujników w celu zwiększenia wydajności i precyzji.

Szkolenie na żywo prowadzone przez instruktora (na miejscu lub zdalnie) jest przeznaczone dla inżynierów przemysłowych, specjalistów ds. automatyzacji i programistów AI, którzy chcą zastosować multimodalną sztuczną inteligencję do kontroli jakości, konserwacji predykcyjnej i robotyki w inteligentnych fabrykach.

Pod koniec tego szkolenia uczestnicy będą w stanie

• Zrozumieć rolę multimodalnej sztucznej inteligencji w automatyce przemysłowej.
• Zintegrować dane z czujników, rozpoznawanie obrazów i monitorowanie w czasie rzeczywistym dla inteligentnych fabryk.
• Wdrożyć konserwację predykcyjną przy użyciu analizy danych opartej na sztucznej inteligencji.
• Zastosować wizję komputerową do wykrywania wad i zapewnienia jakości.

Format kursu

• Interaktywny wykład i dyskusja.
• Wiele ćwiczeń i praktyki.
• Praktyczne wdrożenie w środowisku laboratoryjnym na żywo.

Opcje dostosowywania kursu

• Aby poprosić o spersonalizowane szkolenie dla tego kursu, skontaktuj się z nami w celu ustalenia szczegółów.

Wprowadzenie do Multimodal AI dla Industrial Automation

• Przegląd zastosowań sztucznej inteligencji w produkcji
• Zrozumienie multimodalnej sztucznej inteligencji: tekst, obrazy i dane z czujników
• Wyzwania i możliwości w inteligentnych fabrykach

Kontrola jakości i inspekcje wizualne oparte na sztucznej inteligencji

• Wykorzystanie wizji komputerowej do wykrywania wad
• Analiza obrazu w czasie rzeczywistym w celu zapewnienia jakości
• Studia przypadków systemów kontroli jakości opartych na sztucznej inteligencji

Konserwacja predykcyjna z wykorzystaniem AI

• Wykrywanie anomalii w oparciu o czujniki
• Analiza szeregów czasowych na potrzeby konserwacji predykcyjnej
• Wdrażanie alertów konserwacyjnych opartych na sztucznej inteligencji

Multimodalność Data Integration w inteligentnych fabrykach

• Łączenie IoT, wizji komputerowej i modeli AI
• Monitorowanie i podejmowanie decyzji w czasie rzeczywistym
• Optymalizacja przepływów pracy w fabryce dzięki automatyzacji AI

AI-Powered Robotics i Human-AI Collaboration

• Ulepszanie robotyki za pomocą multimodalnej sztucznej inteligencji
• Automatyzacja linii montażowych oparta na sztucznej inteligencji
• Roboty współpracujące (coboty) w produkcji

Wdrażanie i skalowanie Multimodal AI systemów

• Wybór odpowiednich frameworków i narzędzi sztucznej inteligencji
• Zapewnienie skalowalności i wydajności w przemysłowych aplikacjach AI
• Najlepsze praktyki w zakresie wdrażania i monitorowania modeli AI

Kwestie etyczne i przyszłe trendy

• Przeciwdziałanie stronniczości AI w automatyce przemysłowej
• Zgodność z przepisami w produkcji opartej na sztucznej inteligencji
• Pojawiające się trendy w multimodalnej sztucznej inteligencji dla przemysłu

Podsumowanie i kolejne kroki