Generative AI in Manufacturing: Optimizing Production and Quality Control培訓
Generative AI 通過優化生產和加強品質控制來改變製造業。
這種以講師為主導的現場培訓(在線或現場)面向希望應用 Generative AI 來改進製造流程和結果的中級製造工程師、流程改進專家和 AI 開發人員。
在本課程結束時,參與者將能夠:
- 瞭解 Generative AI 的基礎知識及其在製造業中的應用。
- 應用 Generative AI 進行設計優化和預測性維護。
- 分析和解釋 AI 生成的數據,以做出明智的決策。
- 實施 AI 解決方案,提高生產效率和產品品質。
課程形式
- 互動講座和討論。
- 大量的練習和練習。
- 在現場實驗室環境中動手實施。
課程自定義選項
- 如需申請本課程的定製培訓,請聯繫我們進行安排。
課程簡介
Generative AI 簡介
- 製造業中的人工智慧概述
- 原則 Generative AI
- 實際應用和案例研究
使用 Generative AI 進行設計優化
- 使用人工智慧進行產品設計和開發
- 案例研究:實踐中的衍生式設計
- 增強產品設計的創造力和創新性
預測性維護
- 實施 AI 進行設備維護預測
- 研討會:構建預測性維護模型
- 利用 AI 減少停機時間和維護成本
品質控制加強
- 在質量保證流程中應用人工智慧
- 練習:人工智慧驅動的缺陷檢測和分析
- 利用機器學習演算法提高產品品質
Data Analysis 和決策
- 解讀 AI 生成的見解以改進生產
- 小組活動:數據驅動的決策方案
- 利用數據可視化更好地理解 AI 輸出
將 AI 整合到製造系統中
- 在現有製造工作流程中採用人工智慧的策略
- 小組討論:克服人工智慧集成的挑戰
- 在製造環境中實施 AI 的最佳實踐
製造業 AI 的未來趨勢
- 探索新興技術及其潛在影響
- 互動環節:為製造業 AI 的未來做好準備
- 通過人工智慧的持續學習保持領先地位
實踐課程
- 使用 Generative AI 工具的動手專案
- 同行評議和小組報告
- 最終專案:為製造場景制定全面的 AI 策略
摘要和後續步驟
最低要求
- 製造工程或工藝改進背景
- 熟悉基本的 AI 和機器學習概念
- 基本的程式設計知識,最好在 Python
觀眾
- 製造工程師
- 流程改進專家
- AI 開發人員
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- 使用 Perplexity AI 實施高級 AI 技術。
- 分析複雜的數據集並提取有價值的見解。
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這次培訓結束時,參加者將能夠:
- 了解 Google AI Studio 用於工作流程自動化的核心功能。
- 設置和集成 Google AI Studio 以及其他工具。
- 設計和執行以AI為 Driven 的工作流。
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通過這次培訓,參與者將能夠:
- 了解Google AI Studio在業務集成方面的主要功能和能力。
- 通過API探索和連接AI Studio和商業應用程序。
- 為特定的業務用例定制AI模型。
- 設置將AI預測集成到業務流程中的工作流程。
- 在企業應用程序中部署以AI為驱动的洞察和自動化。
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- 瞭解 Perplexity AI 在教育環境中的功能。
- 實施 Perplexity AI 以創建互動式且引人入勝的課程計劃。
- 利用 Perplexity AI 進行學生評估和反饋。
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- 瞭解 Perplexity AI 如何在研究的各個階段提供説明。
- 利用 Perplexity AI 收集和組織資訊。
- 通過 AI 驅動的見解和建議增強他們的寫作過程。
- 在學術和專業寫作項目中應用 Perplexity AI。