Xưởng thực hành: Triển khai các trường hợp sử dụng AI với dữ liệu công nghiệp Khóa Học Đào Tạo

Giới thiệu và Lựa chọn trường hợp sử dụng của nhóm

• Tổng quan về AI trong môi trường công nghiệp
• Các danh mục trường hợp sử dụng: chất lượng, bảo trì, năng lượng, logistics
• Thành lập nhóm và xác định phạm vi mục tiêu dự án

Hiểu và Chuẩn bị dữ liệu công nghiệp

• Các loại dữ liệu công nghiệp: chuỗi thời gian, bảng, hình ảnh, văn bản
• Thu thập, làm sạch và tiền xử lý dữ liệu
• Phân tích dữ liệu khám phá với Pandas và Matplotlib

Lựa chọn mô hình và Tạo nguyên mẫu

• Lựa chọn giữa hồi quy, phân loại, cụm hoặc phát hiện bất thường
• Huấn luyện và đánh giá mô hình với Scikit-learn
• Sử dụng TensorFlow hoặc PyTorch cho mô hình hóa nâng cao

Trực quan hóa và Diễn giải kết quả

• Tạo bảng điều khiển hoặc báo cáo trực quan
• Diễn giải các chỉ số hiệu suất (độ chính xác, độ chính xác, độ nhạy)
• Tài liệu hóa các giả định và hạn chế

Mô phỏng triển khai và Phản hồi

• Mô phỏng các kịch bản triển khai biên/mây
• Thu thập phản hồi và cải thiện mô hình
• Chiến lược tích hợp với hoạt động vận hành

Phát triển Dự án tốt nghiệp

• Hoàn thiện và kiểm tra nguyên mẫu của nhóm
• Xem xét đồng nghiệp và gỡ lỗi hợp tác
• Chuẩn bị thuyết trình dự án và tóm tắt kỹ thuật

Thuyết trình của nhóm và Tổng kết

• Trình bày các khái niệm và kết quả của giải pháp AI
• Suy ngẫm nhóm và bài học kinh nghiệm
• Lộ trình mở rộng các trường hợp sử dụng trong tổ chức

Tóm tắt và Các bước tiếp theo