課程簡介

工業自動化中的Edge AI簡介

  • Edge AI概述及其在工業中的應用
  • 在工業環境中使用Edge AI的優勢與挑戰
  • 製造業中成功應用Edge AI的案例研究

設置Edge AI環境

  • 安裝和配置Edge AI工具
  • 設置工業傳感器和數據收集系統
  • 相關Edge AI框架和庫簡介
  • 環境設置的動手練習

使用Edge AI進行預測性維護

  • 預測性維護簡介
  • 開發用於設備健康監測的AI模型
  • 實施即時故障檢測與預測
  • 預測性維護的動手練習

使用Edge AI進行質量控制

  • 製造業中的質量控制概述
  • 用於缺陷檢測與分類的AI技術
  • 實施基於視覺的質量控制系統
  • 質量控制應用的動手練習

使用Edge 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
  • 流程優化的動手練習

部署和管理Edge AI解決方案

  • 在工業邊緣設備上部署AI模型
  • 監控和維護Edge AI系統
  • 故障排除和優化已部署的模型
  • 部署與管理的動手練習

工業Edge 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
  • 優化工具的動手練習

實際應用與案例研究

  • 成功的工業Edge AI項目回顧
  • 行業特定用例討論
  • 構建和優化實際工業AI應用的動手項目

總結與下一步

最低要求

  • 瞭解AI和機器學習概念
  • 具備工業自動化系統經驗
  • 基本編程技能(推薦Python)

受衆

  • 工業工程師
  • 製造行業專業人員
  • AI開發者
 14 時間:

人數


每位參與者的報價

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