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課程簡介
邊緣AI在工業自動化中的應用簡介
- 邊緣AI及其在工業中的應用概述
- 在工業環境中使用邊緣AI的優勢與挑戰
- 製造業中成功應用邊緣AI的案例研究
設置邊緣AI環境
- 安裝和配置邊緣AI工具
- 設置工業傳感器和數據收集系統
- 相關邊緣AI框架和庫簡介
- 環境設置的實際操作練習
使用邊緣AI進行預測性維護
- 預測性維護簡介
- 開發設備健康監測的AI模型
- 實施即時故障檢測與預測
- 預測性維護的實際操作練習
使用邊緣AI進行質量控制
- 製造業中的質量控制概述
- 用於缺陷檢測和分類的AI技術
- 實施基於視覺的質量控制系統
- 質量控制應用的實際操作練習
使用邊緣AI進行流程優化
- 流程優化簡介
- 使用AI進行即時流程監控與控制
- 實施AI驅動的決策系統
- 流程優化的實際操作練習
部署和管理邊緣AI解決方案
- 在工業邊緣設備上部署AI模型
- 監控和維護邊緣AI系統
- 故障排除和優化已部署的模型
- 部署和管理的實際操作練習
工業邊緣AI的工具與框架
- 工具與框架概述(如TensorFlow Lite、OpenVINO)
- 使用TensorFlow Lite進行工業AI應用
- 優化工具的實際操作練習
實際應用與案例研究
- 成功的工業邊緣AI項目回顧
- 行業特定用例的討論
- 構建和優化實際工業AI應用的實際操作項目
總結與下一步
最低要求
- 對AI和機器學習概念的理解
- 工業自動化系統的經驗
- 基本編程技能(推薦Python)
受衆
- 工業工程師
- 製造專業人員
- AI開發者
14 時間: