Edge AI for Manufacturing: 设备级的实时智能 培訓

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級電信專業人員、AI工程師和物聯網專家，旨在探討5G網絡如何加速邊緣AI應用。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解5G技術的基礎知識及其對邊緣AI的影響。
• 在5G環境中部署針對低延遲應用優化的AI模型。
• 利用邊緣AI和5G連接實現即時決策系統。
• 優化AI工作負載，提升邊緣設備的性能。

6G與智能邊緣是一門前瞻性課程，探討6G無線技術與邊緣計算、物聯網生態系統及AI驅動數據處理的結合，以支持智能、低延遲和自適應基礎設施。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級IT架構師，旨在幫助他們理解並設計下一代分佈式架構，充分利用6G連接與智能邊緣系統的協同效應。

完成本課程後，學員將能夠：

• 理解6G將如何改變邊緣計算和物聯網架構。
• 設計超低延遲、高帶寬和自主操作的分佈式系統。
• 在邊緣集成AI和數據分析，實現智能決策。
• 規劃可擴展、安全且具備彈性的6G就緒邊緣基礎設施。
• 評估6G與邊緣融合帶來的業務和運營模式。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 案例研究與實際架構設計練習。
• 使用可選邊緣或容器工具進行動手模擬。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

本次講師指導的培訓在台灣（線上或線下）面向希望掌握邊緣AI最新進展、優化AI模型以進行邊緣部署，並探索各行業專門應用的高級AI從業者、研究人員和開發者。

培訓結束後，學員將能夠：

• 探索邊緣AI模型開發和優化的高級技術。
• 實施在邊緣設備上部署AI模型的前沿策略。
• 利用專門工具和框架進行高級邊緣AI應用。
• 優化邊緣AI解決方案的性能和效率。
• 探索邊緣AI的創新用例和新興趨勢。
• 解決邊緣AI部署中的高級倫理和安全問題。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向中級開發者、數據科學家和技術愛好者，旨在幫助他們掌握在各種應用中在邊緣設備上部署AI模型的實用技能。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解Edge AI的原理及其優勢。
• 設置和配置邊緣計算環境。
• 開發、訓練和優化用於邊緣部署的AI模型。
• 在邊緣設備上實現實用的AI解決方案。
• 評估並改進邊緣部署模型的性能。
• 解決Edge AI應用中的倫理和安全問題。

人工智能驅動的預測性維護通過機器學習和數據分析來預測設備故障並優化維護計劃。它將被動維護模式轉變爲主動策略，從而提高設備運行時間，降低成本，並延長資產壽命。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向希望在工業環境中實施人工智能驅動的預測性維護解決方案的中級專業人員。

在培訓結束時，參與者將能夠：

• 理解預測性維護與被動和預防性維護策略的區別。
• 收集並結構化機器數據以進行人工智能分析。
• 應用機器學習模型檢測異常並預測故障。
• 實施從傳感器數據到可操作洞察的端到端工作流程。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 動手練習與案例研究。
• 即時演示與實用數據工作流程。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們進行安排。

AI用於流程優化是通過機器學習和數據分析來提高製造運營的效率、質量和吞吐量的應用。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向中級製造專業人士，旨在幫助他們應用AI技術來簡化操作、減少停機時間，並支持持續改進計劃。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解與製造優化相關的AI概念。
• 收集和準備生產數據以進行分析。
• 應用機器學習模型識別瓶頸並預測故障。
• 可視化和解釋結果，以支持數據驅動的決策。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

AI用於質量控制是利用計算機視覺和機器學習技術，識別生產過程中的缺陷、異常和偏差。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向初級到中級質量專業人員，旨在幫助他們應用AI工具，實現自動化檢測並提升製造環境中的產品質量。

培訓結束後，學員將能夠：

• 瞭解AI在工業質量控制中的應用。
• 收集並標註來自生產線的圖像或傳感器數據。
• 使用機器學習和計算機視覺檢測缺陷。
• 開發簡單的AI模型，用於異常檢測和產量預測。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI在供應鏈與製造物流中的應用，是通過預測分析、機器學習和自動化技術來優化庫存、路線和需求預測。

本課程爲講師主導的培訓（線上或線下），面向中級供應鏈專業人士，旨在幫助他們應用AI驅動的工具，提升物流績效，準確預測需求，並自動化倉庫和運輸操作。

培訓結束後，學員將能夠：

• 理解AI在物流和供應鏈活動中的應用。
• 使用機器學習模型進行需求預測和庫存控制。
• 分析路線並使用AI技術優化運輸。
• 自動化倉庫和配送流程中的決策。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗環境中進行實操。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

人工智能在智能工廠中的應用，是通過人工智能技術即時自動化、監控和優化工業操作。

本次由講師主導的培訓（線上或線下）面向初級決策者與技術負責人，旨在提供關於如何在智能工廠環境中利用人工智能的戰略與實踐介紹。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 理解人工智能與機器學習的核心原理。
• 識別製造與自動化中的關鍵人工智能應用場景。
• 探討人工智能如何支持預測性維護、質量控制和流程優化。
• 評估啓動人工智能驅動計劃的步驟。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 真實案例研究與小組練習。
• 戰略框架與實施指導。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

AI Use Case 實施是一種實踐驅動、項目導向的方法，旨在應用機器學習、計算機視覺和數據分析，利用實際或模擬數據集解決現實中的工業挑戰。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向中級跨職能團隊，旨在幫助他們協作實施與其運營目標一致的AI用例，並積累處理工業數據管道的經驗。

培訓結束後，學員將能夠：

• 從運營、質量或維護中選擇並界定實際的AI用例。
• 跨角色協作開發機器學習解決方案。
• 處理、清理並分析多樣化的工業數據集。
• 基於選定用例展示一個AI解決方案的工作原型。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 小組練習與項目工作。
• 在即時實驗室環境中進行實踐操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。

本次由講師指導的線下或線上培訓，面向高級網絡安全專業人士、AI工程師和物聯網開發者，旨在幫助他們爲Edge AI系統實施強大的安全措施和彈性策略。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解Edge AI部署中的安全風險和漏洞。
• 實施加密和認證技術以保護數據。
• 設計能夠抵禦網絡威脅的彈性Edge AI架構。
• 在邊緣環境中應用安全的AI模型部署策略。

Cambricon MLUs (Machine Learning 单元) 是专为边缘和数据中心场景中的推理和训练优化的AI芯片。

本次由讲师指导的培训（线上或线下）面向中级开发者，旨在帮助他们使用BANGPy框架和Neuware SDK在Cambricon MLU硬件上构建和部署AI模型。

通过本次培训，参与者将能够：

• 设置和配置BANGPy和Neuware开发环境。
• 开发和优化基于Python和C++的模型，适用于Cambricon MLUs。
• 将模型部署到运行Neuware运行时的边缘和数据中心设备。
• 将ML工作流与MLU特定的加速功能集成。

课程形式

• 互动式讲座和讨论。
• 动手实践，使用BANGPy和Neuware进行开发和部署。
• 指导练习，专注于优化、集成和测试。

课程定制选项

• 如需根据您的Cambricon设备型号或使用场景定制本次培训，请联系我们安排。

數字孿生是通過即時數據和AI驅動的智能增強的物理系統的虛擬副本。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向希望使用即時數據和基於AI的洞察構建、部署和優化數字孿生模型的中級專業人士。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 瞭解數字孿生的架構和組件。
• 使用仿真工具對複雜系統與環境進行建模。
• 將即時數據流集成到虛擬模型中。
• 應用AI技術進行預測行爲和異常檢測。

課程形式

• 互動講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲此課程定製培訓，請聯繫我們安排。

工業計算機視覺與AI正在改變製造商和QA團隊檢測表面缺陷、驗證零件一致性以及自動化視覺檢測流程的方式。

本課程爲講師指導的培訓（線上或線下），面向希望使用AI技術設計和實現計算機視覺系統進行缺陷檢測和檢查的中級到高級QA團隊、自動化工程師和開發人員。

通過本培訓，學員將能夠：

• 瞭解工業視覺系統的架構和組成部分。
• 使用深度學習構建視覺缺陷檢測的AI模型。
• 將即時檢測管道與工業相機和設備集成。
• 部署並優化用於生產環境的AI驅動檢測系統。

課程形式

• 互動講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實驗室環境中進行實際操作。

課程定製選項

• 如需定製本課程，請聯繫我們安排。

Smart Robotics 是將人工智能集成到機器人系統中，以提升感知、決策和自主控制能力。

本次由講師指導的培訓（線上或線下）面向高級機器人工程師、系統集成商和自動化負責人，旨在幫助他們在智能製造環境中實現基於AI的感知、規劃和控制。

通過本次培訓，參與者將能夠：

• 理解並應用AI技術於機器人感知和傳感器融合。
• 開發協作機器人和工業機器人的運動規劃算法。
• 部署基於學習的控制策略，用於即時決策。
• 將智能機器人系統集成到智能工廠的工作流程中。

課程形式

• 互動式講座與討論。
• 大量練習與實踐。
• 在即時實驗室環境中進行動手操作。

課程定製選項

• 如需爲本課程定製培訓，請聯繫我們安排。