Đề cương khóa học

Giới thiệu về Multimodal AI cho Industrial Automation

  • Tổng quan về các ứng dụng của AI trong sản xuất
  • Hiểu về AI đa phương thức: văn bản, hình ảnh và dữ liệu cảm biến
  • Thách thức và cơ hội trong các nhà máy thông minh

Kiểm soát chất lượng và kiểm tra trực quan bằng AI

  • Sử dụng thị giác máy tính để phát hiện lỗi
  • Phân tích hình ảnh theo thời gian thực để đảm bảo chất lượng
  • Các nghiên cứu điển hình về hệ thống kiểm soát chất lượng hỗ trợ AI

Bảo trì dự đoán với AI

  • Phát hiện bất thường dựa trên cảm biến
  • Phân tích chuỗi thời gian để bảo trì dự đoán
  • Triển khai cảnh báo bảo trì hỗ trợ AI

Data Integration Đa phương thức trong các nhà máy thông minh

  • Kết hợp IoT, thị giác máy tính và các mô hình AI
  • Giám sát và ra quyết định theo thời gian thực
  • Tối ưu hóa quy trình làm việc của nhà máy với tự động hóa AI

Robot hỗ trợ AI Robotics và sự cộng tác giữa con người và AI Collaboration

  • Nâng cao khả năng của robot với AI đa phương thức
  • Tự động hóa hỗ trợ AI trong dây chuyền lắp ráp
  • Robot cộng tác (cobot) trong sản xuất

Triển khai và mở rộng quy mô hệ thống Multimodal AI

  • Lựa chọn các khung và công cụ AI phù hợp
  • Đảm bảo khả năng mở rộng và hiệu quả trong các ứng dụng AI công nghiệp
  • Các phương pháp hay nhất để triển khai và giám sát mô hình AI

Các cân nhắc về đạo đức và xu hướng tương lai

  • Giải quyết sự thiên vị của AI trong tự động hóa công nghiệp
  • Tuân thủ quy định trong sản xuất hỗ trợ AI
  • Các xu hướng mới nổi trong AI đa phương thức cho các ngành công nghiệp

Tóm tắt và các bước tiếp theo

Requirements

  • Sự hiểu biết về hệ thống tự động hóa công nghiệp
  • Kinh nghiệm với các khái niệm AI hoặc học máy
  • Kiến thức cơ bản về dữ liệu cảm biến và xử lý ảnh

Đối tượng

  • Kỹ sư công nghiệp
  • Chuyên gia tự động hóa
  • Nhà phát triển AI
 21 Hours

Number of participants


Price per participant

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

Related Categories