Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing

• 对工业自动化系统的理解
• 对人工智慧或机器学习概念的经验
• 对传感器数据和图像处理的基本知识

受众

• 工业工程师
• 自动化专家
• 人工智慧开发人员

Multimodal AI正在通过整合文本、图像和传感器数据来提高效率和精确度，从而改变工业自动化和制造业。

这门由讲师主导的现场培训（在线或现场）旨在于希望将多模态人工智能应用于智能工厂的质量控制、预测性维护和机器人技术的中级到高级工业工程师、自动化专家和AI开发人员。

培训结束时，参与者将能够：

• 了解多模态人工智能在工业自动化中的作用。
• 整合传感器数据、图像识别和实时监控，以实现智能工厂。
• 通过人工智能驱动的数据分析实施预测性维护。
• 将计算机视觉应用于缺陷检测和质量保证。

课程形式

• 互动讲座和讨论。
• 大量的练习和实践。
• 在实时实验室环境中进行动手实施。

课程定制选项

• 要请求定制该课程的培训，请联系我们安排。

Introduction to Multimodal AI for Industrial Automation

• 制造业AI应用概述
• 了解多模态AI：文本、图像和传感器数据
• 智能工厂面临的挑战和机遇

AI驱动的质量控制和目视检查

• 使用计算机视觉进行缺陷检测
• 质量保证的实时图像分析
• AI驱动的质量控制系统的案例研究

AI的预测性维护

• 基于传感器的异常检测
• 用于预测性维护的时间序列分析
• 实施AI驱动的维护警报

智能工厂中多模态Data Integration

• 结合IoT、计算机视觉和AI模型
• 实时监控和决策
• 利用AI自动化优化工厂工作流程

AI驱动的Robotics和人类-AICollaboration

• 用多模态AI增强机器人技术
• 装配线上的AI驱动自动化
• 制造业的协作机器人(cobots)

部署和扩展Multimodal AI系统

• 选择合适的AI框架和工具
• 确保工业AI应用的可扩展性和效率
• AI模型部署和监控的最佳实践

伦理考量和未来趋势

• 解决工业自动化中的AI偏见
• AI驱动的制造业中的法规遵从
• 行业多模态AI的几个新兴趋势

总结和结论