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課程簡介
人工智能基礎
- 什麼是人工智能、機器學習和深度學習?
- 學習類型:監督學習、無監督學習、強化學習
- 人工智能在行業中的神話與現實
人工智能在智能製造的背景
- 什麼使工廠變得“智能”?
- 人工智能在工業4.0和工業自動化中的作用
- 使能技術概述(物聯網、邊緣計算、數字孿生)
製造業中的關鍵Use Case
- 預測性維護與設備可靠性
- 質量保證與異常檢測
- 流程優化與產量提升
理解數據生命週期
- 工業數據的感知與收集
- 數據準備與質量考慮
- 數據驅動決策的基本概念
人工智能項目規劃與戰略
- 識別高影響力的用例
- 組建合適的團隊並設定成功指標
- 常見挑戰與緩解策略
案例研究與行業應用
- 來自汽車、食品、製藥和重工業的真實案例
- 數字化轉型旅程中的經驗教訓
- 成功因素與需避免的陷阱
啓動路線圖
- 啓動人工智能計劃的步驟
- 技術考慮與供應商選擇
- 可擴展性、道德與員工適應
總結與下一步
最低要求
- 對基本工業流程或工廠運營的瞭解
- 對數字化轉型或創新策略的興趣
- 對技術採用討論的熟悉
受衆
- 運營經理
- 工廠高管
- 技術負責人
14 時間:
客戶評論 (2)
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