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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
客戶評論 (1)
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Ruben Khachaturyan - iris-GmbH infrared & intelligent sensors
課程 - Advanced Edge AI Techniques
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