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課程簡介

工業自動化中的邊緣AI簡介

  • 邊緣AI概述及其產業應用
  • 在工業環境中使用邊緣AI的優勢與挑戰
  • 製造業成功邊緣AI應用的案例研究

設定邊緣AI環境

  • 安裝與配置邊緣AI工具
  • 設定工業感測器與資料採集系統
  • 相關邊緣AI框架與函式庫簡介
  • 環境設定的實務練習

利用邊緣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
  • 實施即時故障偵測與預測
  • 預測性維護的實務練習

利用邊緣AI進行品質控制

  • 製造業品質控制概述
  • 用於缺陷偵測與分類的AI技術
  • 實施視覺化品質控制系統
  • 品質控制應用的實務練習

利用邊緣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
  • 流程優化的實務練習

部署與管理邊緣AI解決方案

  • 將AI模型部署至工業邊緣裝置
  • 監控與維護邊緣AI系統
  • 除錯及優化已部署的模型
  • 部署與管理的實務練習

工業邊緣AI的工具與框架

  • 工具與框架概述(例如:TensorFlow Lite, OpenVINO)
  • 使用TensorFlow Lite進行產業AI應用
  • 優化工具的實務練習

真實世界應用與案例研究

  • 成功的工業邊緣AI專案回顧
  • 產業特定用例討論
  • 建構並優化真實世界工業AI應用的實務專案

總結與後續步驟

最低要求

  • 具備AI與機器學習概念基礎
  • 擁有工業自動化系統操作經驗
  • 基本程式設計能力(推薦使用Python)

目標受眾

  • 工業工程師
  • 製造業專業人員
  • AI開發者
 14 小時

人數


每位參與者的報價

客戶評論 (1)

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