Multimodal AI for Industrial Automation and Manufacturing

• 對工業自動化系統的理解
• 對人工智慧或機器學習概念的經驗
• 對傳感器數據和圖像處理的基本知識

受眾

• 工業工程師
• 自動化專家
• 人工智慧開發人員

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

• 製造業AI應用概述
• 了解多模態AI：文本、圖像和傳感器數據
• 智能工廠面臨的挑戰和機遇

AI驅動的質量控制和目視檢查

• 使用計算機視覺進行缺陷檢測
• 質量保證的實時圖像分析
• AI驅動的質量控制系統的案例研究

AI的預測性維護

• 基於傳感器的異常檢測
• 用於預測性維護的時間序列分析
• 實施AI驅動的維護警報

智能工廠中多模態Data Integration

• 結合IoT、計算機視覺和AI模型
• 實時監控和決策
• 利用AI自動化優化工廠工作流程

AI驅動的Robotics和人類-AICollaboration

• 用多模態AI增強機器人技術
• 裝配線上的AI驅動自動化
• 製造業的協作機器人(cobots)

部署和擴展Multimodal AI系統

• 選擇合適的AI框架和工具
• 確保工業AI應用的可擴展性和效率
• AI模型部署和監控的最佳實踐

倫理考量和未來趨勢

• 解決工業自動化中的AI偏見
• AI驅動的製造業中的法規遵從
• 行業多模態AI的幾個新興趨勢

總結和結論