Thank you for sending your enquiry! One of our team members will contact you shortly.
Thank you for sending your booking! One of our team members will contact you shortly.
Đề cương khóa học
Giới thiệu về Trí tuệ nhân tạo trong Kiểm soát Chất lượng
- Tổng quan về AI trong quy trình chất lượng sản xuất
- Ứng dụng trong kiểm tra, phát hiện lỗi và tuân thủ
- Lợi ích và giới hạn của QA dựa trên AI
Thu thập và Chuẩn bị Dữ liệu Chất lượng
- Loại dữ liệu được sử dụng trong QA (hình ảnh, cảm biến, nhật ký sản xuất)
- Gán nhãn cho tập dữ liệu hình ảnh bằng LabelImg
- Lưu trữ và cấu trúc dữ liệu để đào tạo mô hình
Giới thiệu về Computer Vision cho QA
- Cơ bản của xử lý hình ảnh với OpenCV
- Kỹ thuật tiền xử lý cho hình ảnh công nghiệp
- Trích xuất đặc điểm hình ảnh để phân tích
Machine Learning cho Phát hiện Khuyết tật
- Đào tạo các bộ phân loại đơn giản để phát hiện lỗi
- Sử dụng mạng nơ-ron tích chập (CNNs)
- Học không giám sát cho nhận diện dị thường
Năng suất Forecasting với Mô hình AI
- Giới thiệu về kỹ thuật hồi quy
- Xây dựng mô hình để dự đoán năng suất sản xuất
- Đánh giá và cải thiện độ chính xác của dự báo
Tích hợp AI với Hệ thống Sản xuất
- Các lựa chọn triển khai cho các mô hình kiểm tra
- Edge AI so với phân tích dựa trên đám mây
- Tự động hóa cảnh báo và báo cáo chất lượng
Trường hợp Thực tế và Dự án Cuối khóa
- Phát triển một nguyên mẫu kiểm tra AI end-to-end
- Đào tạo và thử nghiệm với các bộ dữ liệu QA mẫu
- Giới thiệu giải pháp chất lượng kiểm soát AI hoạt động
Tóm tắt và Bước kế tiếp
Requirements
- Hiểu biết về quy trình sản xuất cơ bản hoặc kiểm tra chất lượng (QA)
- Thành thạo với bảng tính hoặc các dạng báo cáo số hóa
- Quan tâm đến phương pháp kiểm soát chất lượng dựa trên dữ liệu
Đối tượng
- Chuyên viên kiểm tra chất lượng
- Quản lý sản xuất
21 Hours
