Hands-on Workshop: Implementing AI Use Cases with Industrial Data

• 了解制造或工业流程
• 具备Python和基础机器学习的经验
• 能够处理结构化和非结构化数据

受众

• 跨职能团队
• 工程师
• 数据科学家
• IT专业人员

AI Use Case 實施是一個以專案為驅動的實踐方法，旨在應用機器學習、電腦視覺和數據分析，使用實際或模擬的數據集來解決現實世界的工業挑戰。

這項由講師指導的培訓（線上或線下）面向中級水平的跨職能團隊，他們希望協作實施與其運營目標一致的AI用例，並獲得處理工業數據管道的經驗。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 從運營、質量或維護中選擇並界定實際的AI用例。
• 跨角色協作開發機器學習解決方案。
• 處理、清理和分析多樣化的工業數據集。
• 基於選定的用例，展示一個可運行的AI解決方案原型。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 小組練習與專案工作。
• 在實時實驗室環境中進行實踐操作。

課程定制選項

• 如需為此課程定制培訓，請聯繫我們安排。

介紹與團隊Use Case選擇

• 工業環境中AI的概述
• 使用案例類別：質量、維護、能源、物流
• 團隊組成與項目目標的界定

理解與準備工業數據

• 工業數據類型：時間序列、表格、圖像、文本
• 數據獲取、清理與預處理
• 使用Pandas和Matplotlib進行探索性數據分析

模型選擇與原型設計

• 選擇回歸、分類、聚類或異常檢測
• 使用Scikit-learn訓練和評估模型
• 使用TensorFlow或PyTorch進行高級建模

可視化與解釋結果

• 創建直觀的儀表板或報告
• 解釋性能指標（準確率、精確率、召回率）
• 記錄假設與限制

部署模擬與反饋

• 模擬邊緣/雲端部署場景
• 收集反饋並改進模型
• 與運營整合的策略

Capstone項目開發

• 最終確定並測試團隊原型
• 同行評審與協作調試
• 準備項目演示與技術總結

團隊演示與總結

• 演示AI解決方案概念與結果
• 小組反思與經驗教訓
• 組織內擴展使用案例的路線圖

總結與下一步