課程簡介

Introduction to Multimodal AI for Industrial Automation

  • 製造業AI應用概述
  • 了解多模態AI:文本、圖像和傳感器數據
  • 智能工廠面臨的挑戰和機遇

AI驅動的質量控制和目視檢查

  • 使用計算機視覺進行缺陷檢測
  • 質量保證的實時圖像分析
  • AI驅動的質量控制系統的案例研究

AI的預測性維護

  • 基於傳感器的異常檢測
  • 用於預測性維護的時間序列分析
  • 實施AI驅動的維護警報

智能工廠中多模態Data Integration

  • 結合IoT、計算機視覺和AI模型
  • 實時監控和決策
  • 利用AI自動化優化工廠工作流程

AI驅動的Robotics和人類-AICollaboration

  • 用多模態AI增強機器人技術
  • 裝配線上的AI驅動自動化
  • 製造業的協作機器人(cobots)

部署和擴展Multimodal AI系統

  • 選擇合適的AI框架和工具
  • 確保工業AI應用的可擴展性和效率
  • AI模型部署和監控的最佳實踐

倫理考量和未來趨勢

  • 解決工業自動化中的AI偏見
  • AI驅動的製造業中的法規遵從
  • 行業多模態AI的幾個新興趨勢

總結和結論

最低要求

  • 對工業自動化系統的理解
  • 對人工智慧或機器學習概念的經驗
  • 對傳感器數據和圖像處理的基本知識

受眾

  • 工業工程師
  • 自動化專家
  • 人工智慧開發人員
 21 時間:

人數


每位參與者的報價

Provisional Upcoming Courses (Require 5+ participants)

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